ATR ИЛИ Ищем идеальный показатель волатильности.
В торговле очень высока потребность в определении волатильности. Это и в определении возможного хода котировки за день или другой срок, в опционах, в стратегиях по изменению волатильности. Основной показатель волатильности у многих – это ATR.
Но он обладает рядом недостатков
— Сильное влияние высоких баров – импульсов на ATR. Отдельные импульсы в диапазоне его создают высокие значение, при этом при первом баре без них она падает.
— Не учитывается устаревание информации. Т.е. при задании больших диапазонов для подсчета ATR прошлые значения учитываются в той же степени, что и новые.
— Средняя величина не гарантия наибольшей вероятности. К примеру: среднее значение ATR не дает даже 50% шансов. Что за день цена пройдет это расстояние сегодня.
Вопрос ко всем: что использовать для определения значения волатильности? И можно ли ее улучшить?
Варианты улучшения:
1) Не учитывать отдельные бары.
Не самый лучший вариант. В этом случае мы теряем часть статистики.
2) Считать ATR в зависимости от близости положения баров к «сейчас»
Тут не приходит в голову математическая зависимость. У кого нибудь есть варианты? Может с других индикаторов?
К примеру, есть такие значения за 5 баров:
5 4 7 3 1 ATR=4 А должно быть примерно = 4,5
2 5 2 8 9 ATR=5,2 А должно быть примерно = 4
И не забудь мне прислать потом ))
истинный диапазон — это бóльшая из трех следующих разниц:
- Макс — Мин
- Макс — Закрпред
- Закрпред — Мин
средний за n дней не среднее арифметическоеПоэтому Стратегии которые предсказывают Будущее основываясь на Прошлом мертвы.
Вывод: надо жить настоящим.
Но это все теория, Практика описана в Торговой Стратегии «Базовый Принцип» Марата Газизова
Можно пользоваться и АТР и Боллинджем совместно.
Дивергенция экстремумов осциллятора и МА — это тоже показатель динамики волы по большому счету, просто масштаб или этого или старшего или меньшего таймфрейма, а суть -то одна.
У всех свои недостатки.
Можно еще и объем прикрутить — мне это на акциях иногда помогает.
Коэффициент 0.4 (2.5 дня) вроде подходит для того, что вы хотите.
Т.е. например 1-й пример (5, как я понял — это самое свежее наблюдение).
Тогда расчеты будут 0.6 * 1 + 0.4 * 3 = 1.8 (для 4 наблюдения назад)
0.6 * 1.8 + 0.4 * 7 = 3.88 (для 3 наблюдения назад)
0.6 * 3.88 + 0.4 * 4 = 3.928 (для 2 наблюдения назад)
0.6 * 3.928 + 0.4 * 5 = 4.36 (для последнего наблюдения)
Ну или подберите коэфф-т для сглаживания какой нравится (может 0.3, например)