скользящие средние

Скользящие средние (Moving Averages, «мувинги»- жарг.) — достаточно простой, но очень эффективный индикатор технического анализа, который помогает определить направление текущего тренда.

Лебо и Лукас[1] полагают, что больше всего реальных денег зарабатывается с использованием скользящих средних, нежели со всеми прочими техническими индикаторами, вместе взятыми.

Как можно использовать скользящие средние?
  • нахождение долгосрочных месячных трендов
  • задание остановок потерь (стоп лосс) для дневной торговли
СС сглаживают колебания рынка и краткосрочную волатильность, давая трейдеру понять, в каком направлении движется рынок.

Наклон средней дает представление о силе тренда.


Лебо и Лукас[1] советуют использовать комбинацию из двух или трех скользящих средних.  Если 3-дневная СС находится выше 12-дневной СС, то рынок находится в восходящем тренде. Три скользящих могут помогать отслеживать боковой тренд: возьмем 4,9,18 дневные скользящие средние — если 9 выше 18, но 4 ниже 9, то рынок в боковом тренде. 

Исследования показывают, что торговая система, построенная на скользящих средних работает намного лучше, если сигналы системы сочетать с ожиданием пробития максимума или минимума диапазона.

Скользящие средние бывают:
  • простые (SMA)
  • экспоненциальные (EMA)
  • взвешенные (WMA)



 Ссылки:
Скользящие средние. Часть 1.
Скользящие средние. Часть 2.    

скользящие средние



Источники:
[1] Чарльз Лебо, Дэфид Л. Лукас «Компьютерный анализ фьючерсных рынков»

Ссылки:
Принципы торговли на скользящих средних (27.11.13)
Настройка скользящих средних/мувингов (МА — Moving Average) в системе быстрого «чтения» рынка (16.2.15)
Плюсануть +4 Править статью +Добавить статью Как выбрать брокера?
  1. Аватар Владимиров Владимир
    Правда о скользящих средних простыми словами (в стиле полусерьезного стендапа)
       Приятно видеть как опытные и успешные трейдеры один за одним приоткрывают частицы своих граалей в плане познаний о пользе или отсутствия оной от использования МА-шек в торговле. Признаюсь, несколько боязно под давлением авторитета их успешного успеха даже заикаться на эту тему. Но я попробую внести так сказать немного ясности в народные массы. 
       Итак, вкратце вспомним что такое скользящая средняя (на примере экспоненциальной) — для тех, кто не задумывается о ее сути, а использует ее в классическом духе «все побежали, и я побежал».
                        EMA(i) =  EMA(i-1) + 2/(1+n) * [Ц(i) -  EMA(i-1)]         (1)
       где:  EMA(i) — значение скользящей средней на интервале i, n — период средней, Ц(i) — цена на интервале i.
       А теперь представим такую упрощенную ситуацию: на интервале i-1 цена Ц(i-1) и значение средней EMA(i-1) почти равны, но цена выше на d пунктов. Что должно произойти, чтобы на i-ом интервале значение средней EMA(i) стало выше, чем значение цены Ц(i)? Запишем это так:

    Авто-репост. Читать в блоге >>>
  2. Аватар wistopus
    про скользяшки и ихнее количество....(чем больше, тем....
    … сравниваем цену с её скользяшкой. Один параметр. Если сравнивать 2 скользяшки, параметра  уже два. А выигрыша, чтобы оправдать  2-й параметр, нет..©. SergeyJu

    а если три скользяшки? или 4? или n скользяшек?.. энто сколько же будет в граммах????

    как сказали гномы Белоснежке (т.е. — мне) -"и будешь Ты владеть всем золотом Мира   — и Золото не будет владеть Тобой"

    одна скользяшка  -две характерные точки на вход  и две на выход… полагаю более, чем достаточно…

    Авто-репост. Читать в блоге >>>
  3. Аватар 3Qu
    Совершенствуем Exponential Moving Average (EMA). 2
    В топике Совершенствуем Exponential Moving Average (EMA) мы показали использование линейной и нелинейной обратных связей в применении к ЕМА. Как правильно отметили в части комментариев, в случае линейной обратной связи ЕМА просто превращается в другую ЕМА с меньшим периодом, и толку от такой ЕМА немного. И тем не менее, даже в этом случае, обратная связь демонстрирует то, что и должна была демонстрировать — цель достигнута и ошибка слежения за ценой уменьшилась.
    Нелинейная же связь даже в случае с ЕМА работает нормально, и по факту адаптивно в зависимости от ошибки меняет период сглаживания. При больших значениях ошибки период сглаживания уменьшается относительно заданного Тс, при малых ошибках период сглаживания практически равен предустановленному Тс.
    В общем, нам надо решить вопрос только с линейной обратной связи, и выбрать для этого в качестве исходного индикатора что-то посложнее ЕМА. Скажем фильтр низких частот (ФНЧ) 2-го порядка. Выражение для него будет иметь вид.

    Авто-репост. Читать в блоге >>>
  4. Аватар 3Qu
    Совершенствуем Exponential Moving Average (EMA).
    На днях написал топик с описанием своей старой стратегии - Ретростратегия ретро ТС., снятой с эксплуатации в далеком 2014 г, которая, как оказалось, даже в упрощенном виде может работать и сегодня. Не собирался ее использовать, но в ходе обсуждений решил потратить на нее пару вечеров, восстановить по памяти до последней ее версии, и посмотреть, не стоит ли отложить текущие дела, и быстренько вывести ее на рынок.
    В ходе восстановления пришлось также дорабатывать фильтры ФНЧ, простейшим из которых является ЕМА. Я дорабатывал свои фильтры, а вам покажу, что можно сделать с ЕМА, чтобы ее усовершенствовать и улучшить.
    В комментариях к топику о ретростратегии упомянули некоего Jurik (jurikres.com) и его JMA. Думал, что он уже забыт, но, жив — курилка. То, что мы получим будет не хуже его индикаторов и подобрав периоды сглаживания можете сами в этом убедиться. Вообще, все поделки Jurikа — это где-то на уровне лабораторных работ студентов 4-го курса института по курсу ТАУиР. Наши сегодняшние тоже сложностью не отличаются, но может даже лучше, хотя бы потому, что не являются черными ящиками, и вы знаете как это устроено.

    Авто-репост. Читать в блоге >>>
Чтобы купить акции, выберите надежного брокера: