Сколько нужно данных для прогрева индикатора EMA(10) ?

Ответ МегаМозга ver 2003

Для прогрева (инициализации) индикатора EMA(10) (экспоненциальная скользящая средняя с периодом 10) нужно:

✅ Ответ: минимум 10 данных, но желательно больше

Подробно:

Кол-во баров	Что это даёт
10	Минимум, чтобы начать EMA
~20–30	Более стабильное значение EMA
>30	EMA хорошо «вышла на режим»

🧠 Почему?

EMA считается рекурсивно:
Первое значение EMA часто инициализируется как SMA(10) — простая средняя из первых 10 значений.
После этого EMA начинает «реагировать» на рынок, но вначале она ещё «зависит» от начальных условий.

🔍 Правило 3× или 5×

На практике применяют эмпирическое правило:

Чтобы EMA «стабилизировалась», используют 3× до 5× периодов:
Для EMA(10) → 30–50 баров данных.

📌 Вывод:

Минимум: 10 баров, чтобы EMA вообще появилась.
Рекомендуется: 30+ баров, чтобы значения EMA стали «реальными» и пригодными для торговли или анализа.

машки трейдинг

Beach Bunny

Mars

543

с 28 ноября 2017

16 Комментариев

master1
12 июня 2025, 19:11
Что в формуле означают обратные слэши, нижние подчеркивания, frac и фигурные скобки?
0
- Beach Bunny
  12 июня 2025, 19:30
  master1, исправил
  +1
3Qu
12 июня 2025, 20:44
Если правильно начать, то ема(10) выходит на установившееся значение через 10 отсчетов.
-1
- Beach Bunny
  12 июня 2025, 20:59
  3Qu, и как правильно ?
  0
  - 3Qu
    12 июня 2025, 21:08
    Beach Bunny, считаем, что до нулевой точки цена была постоянной. С нее ема и начинаем.
    -1
    - Beach Bunny
      12 июня 2025, 22:57
      3Qu, не, не получается
      
      import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Sample data np.random.seed(0) prices = pd.Series(np.random.normal(loc=100, scale=2, size=30)) period = 10 # 1 Standart ema_classic = prices.ewm(span=period, adjust=False).mean() # calc from 5pos start=5 ema_part = prices.iloc[start:].ewm(span=period, adjust=False).mean() prefix = pd.Series([np.nan] * start, index=prices.index[:start]) ema_classic2 = pd.concat([prefix, ema_part]) ## %matplotlib inline plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(prices, label="Цена") plt.plot(ema_classic, label="EMA Classic") plt.plot(ema_classic2, label="EMA Classic2") plt.legend() plt.title("Сравнение EMA") plt.show()
      0
      - 3Qu
        12 июня 2025, 23:28
        Beach Bunny, не оч хорошо знаю pandas, оч немного с ним работал. Я ема и все индикаторы сам строю.
        Я обычно добавляю 1-2 точки к началу ВР, так:
        Исходный ряд: х0, х1, х2...
        Модифицированный ряд: х0, х0, х0, х1, х2… Да, ема(х0,10) = х0.
        Тогда через 10 отсчетов (к х9) ема(10) должна сходиться к ема(10), построенной из минус бесконечности. Если, конечно, ема честная.
        -1
    - Beach Bunny
      12 июня 2025, 23:03
      3Qu, первый вариант это считаем что данные у нас есть с нулевого бара,
      второй вариант как будто данные есть только с 5 бара
      Ну и разницу видно
      0
      - 3Qu
        12 июня 2025, 23:34
        Beach Bunny, 2-я ема явно лучше выглядит.) Правильней.
        На всяк случай, я еще plt.grid() перед plt.show() на автомате пишу. График лучше смотрится.
        -1
        Beach Bunny
        13 июня 2025, 00:06
        3Qu, дык дело то не в том что лучше выглядит, а в том что оптимизировать будешь по одной EMA, а потом когда начнешь торговать то будешь торговать по другой EMA, думая при этом, что торгуешь по той на которой оптимизировал.
        А так-то можно взять Truncated-EMA, у которых нет таких проблем, потому что они считаются немного по другому.
        0
        3Qu
        13 июня 2025, 01:16
        Beach Bunny, если на периоде Т ема одинаковы, то и беспокоиться не о чем. Кстати, если неодинаковы, это повод задуматься, ведь Т — это время установления.
        Всяческие модификации МА я не использую из за неочевидности физ смысла, а, стало быть, и неоднозначности толкования их значений.
        -2
        Beach Bunny
        13 июня 2025, 01:25
        3Qu,
        если на периоде Т ема одинаковы, то и беспокоиться не о чем. Кстати, если неодинаковы, это повод задуматься, ведь Т — это время установления.
        Ну так графике же видно что НЕ одинаковы.
        Графики для EMA(10)
        Значит Желтая выходит на норма после 10 по оси Х
        А Зеленая EMA(10) стартует с 5, значит на норму выход после 15
        Но оди разные на 15 по оси Х
        И даже на 20 по оси Х они разные, а совпадать начинают примерно после 25 по оси Х.
        
        Всяческие модификации МА я не использую из за неочевидности физ смысла, а, стало быть, и неоднозначности толкования их значений.
        В чем проблема проверить то, берешь синусоидальный сигнал, пропускаешь через индикатор и видишь результат, если что можно сравнить со стандартной EMA
        0
3Qu
13 июня 2025, 01:41
Ну так графике же видно что НЕ одинаковы.
Для стандартной ема так не должно быть. За время установления ема «забывает» все, что было ранее. Ошибка минимальна.
В чем проблема проверить то...
Отклик сложной АЧХ-ФЧХ, а тем более нелинейной, не оч просто истолковать на реальном сигнале. Такие характеристики делаются для специфических сигналов с известными свойствами.
-2
- Beach Bunny
  13 июня 2025, 02:25
  3Qu,
  Для стандартной ема так не должно быть. За время установления ема «забывает» все, что было ранее. Ошибка минимальна.
  
  Ну попробуй сам проверь, «забывает» то как раз примерно после 2.5*период
  0
  - 3Qu
    13 июня 2025, 09:00
    Beach Bunny, какие-то у вас неправильные пчелы, и они делают неправильный мед.)
    -2

Читайте на SMART-LAB:

Официально первые 🚀

Вчера мы получили статус официального администратора индикаторов. Биржа стала первой организацией в реестре, а RUSFAR — первым официально зарегистрированным и прошедшим проверку регулятора...

Московская биржа

25.12.2025

Налоговые убытки для инвестора: почему в 2025 году они могут "стоить" 15% вместо 13%

Для активного инвестора убыток от неудачной сделки — это не просто досадная потеря, а потенциальный налоговый актив. Однако его истинная ценность может значительно варьироваться. Благодаря...

НДФЛка

26.12.2025

ПАО «АПРИ» успешно разместило выпуск биржевых облигаций серии БО-002P-12

ПАО «АПРИ» успешно разместило выпуск биржевых облигаций серии БО-002P-12 💼 Книга заявок закрыта 23 декабря 2025 года в объёме 600 млн рублей . Размещённый выпуск облигаций...