Price Action, 1 Moving Average & the Belkayate Timing indicator

Best Binary Options Brokers 2020:
  • BINARIUM
    BINARIUM

    The Best Binary Options Broker 2020!
    Perfect For Beginners and Middle-Leveled Traders!
    Free Education.
    Free Demo Account.
    Get Your Sign-Up Bonus Now!

  • BINOMO
    BINOMO

    Recommended Only For Experienced Traders!

Contents

Какие бывают скользящие средние ?

Здравствуйте, дамы и господа форекс трейдеры!

Большинству из нас хорошо известны четыре типа скользящих средних, что есть в терминале MetaTrader 4: экспоненциальная (EMA), простая (SMA), линейно-взвешенная (LWMA) и сглаженная (SMMA). Однако на этом их список не исчерпывается. Многие трейдеры, аналитики, биржевики за вторую половину XX столетия разработали немало различных вариаций скользящих средних, пытаясь решить какие-либо проблемы, характерные для всех известных мувингов. Прежде всего — это запоздалое реагирование индикатора на изменение цены.

В сегодняшнем материале мы попробуем приоткрыть завесу тайны и узнать — какие ещё «машки» существуют, как они рассчитываются (формулы расчета запоминать не обязательно — они нужны для более глубинного понимания сути индикаторов), кто авторы-разработчики и как их творения можно применить в практической работе на рынке.

История появления скользящей средней

По словам Александра Элдера, одними из первых скользящие средние начали применять зенитчики в годы Второй Мировой войны — они использовали мувинги для наводки орудий на самолёты. А вот кто именно автор самого первого индикатора — неизвестно. Одними из первых крупных экспертов по скользящим средним были Ричард Дончиан (Richard Donchian) и Дж. М. Хёрст (J. M. Hurst).

Дончиан (1905-1993) — американский трейдер, аналитик, бизнесмен, был служащим в фирме Merryll Lynch, где и создал стратегию работы с несколькими скользящими средними. Под влиянием книги «Воспоминания биржевого спекулянта» заинтересовался финансовыми рынками, а после убытков, понесённых в 1929 году во время финансового краха, плотно занялся техническим анализом.

Хёрст по образованию был инженером, кроме того активно занимался биржевым делом. Автор известной книги «The Profit Magic of Stock Transaction Timing» («Чудо-прибыльность своевременных сделок с акциями» — оригинал на английском в сети можно найти без проблем), которая стала биржевой классикой. Описал принципы использования мувингов в торговле акциями.

Таким образом вполне можно предположить, что индикатор скользящее среднее уже существовал в середине прошлого столетия и он, без сомнения, является одним из старейших технических индикаторов. Индикатор Moving Average очень известен и популярен, поэтому его можно найти в абсолютно любой платформе, предназначенной для трейдинга. Кроме четырех типов МА (они уже подробно разобраны у нас на сайте) есть немало других вариантов и модификаций. Формула расчета простой скользящей «проста» до безобразия:

Простое, или арифметическое, скользящее среднее рассчитывается путем суммирования цен закрытия инструмента за определенное число единичных периодов (например, за 20 дней) с последующим делением суммы на число периодов.

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

SUM — сумма;
CLOSE (i) — цена закрытия текущего периода;
N — число периодов расчета.

И тогда уж картинка (SMA 21):

Для расчета индикатора берётся элементарная цена закрытия свечи (бара) — она в числителе; далее она делится на нужное количество дней (в знаменателе) — в зависимости от того, скользящее среднее какого периода требуется трейдеру (например 20, или 50, или 100 и так далее). Вот и всё. С другой стороны эта простота имеет оборотную сторону — индикатор становится медлительным и запаздывает — цена уже совершила разворот и идёт в противоположном направлении, а индикатор ещё не сигнализирует о смене тенденции:

Best Binary Options Brokers 2020:
  • BINARIUM
    BINARIUM

    The Best Binary Options Broker 2020!
    Perfect For Beginners and Middle-Leveled Traders!
    Free Education.
    Free Demo Account.
    Get Your Sign-Up Bonus Now!

  • BINOMO
    BINOMO

    Recommended Only For Experienced Traders!

Пример с «машкой» 200. Используя уровни и Price Action можно было купить (и немало трейдеров закупились в этом месте), и только спустя 500 с лишним пунктов и 66 дневных свечей цена лишь пробила дневной ориентир — двухсотую скользящую среднюю. Мувинг, как любой технический индикатор — не идеален, один из самых главных недостатков — запаздывание. С этой проблемой боролись, борются и будут бороться трейдеры, аналитики, программисты. В настоящий момент создано немало интересных и достойных вариантов скользящего среднего, с коими мы и познакомимся ниже.

Также стоит упомянуть, что все индикаторы устанавливаются по стандартной инструкции.

Adaptive Moving Average

Adaptive Moving Average (AMA, иногда пишут и KAMA — по первой букве создателя) — адаптивная скользящая средняя, автор-разработчик — Перри Кауфман (Perry Kaufman ). Он один из лучших специалистов по трейдингу в мире, имеет более чем 30-ти летний опыт работы на рынках фьючерсов и Форекс в том числе. Автор нескольких книг.

Описал своё творение в книге «Smarter Trading» в 1995 году (книга на английском языке легко обнаруживается в сети). Сравнение AMA (14) с SMA (14) из MetaTrader 4:

Как видно по картинке, AMA гораздо быстрее реагирует на сильные изменения цены, чем простая MA. Однако тут же и видно, что во время небольших (краткосрочных) изменений, преимущество остаётся уже за простым мувингом. Отсюда следует простой вывод, озвученный автором индикатора в том числе — для профитной работы на рынке должны быть трендовые движения. Когда рынок в канале, когда нет явно выраженного тренда — нужно использовать другие стратегии в торговле. То есть работу трейдера никто не отменял — просто и слепо доверять и полагаться на один лишь индикатор недопустимо. Грамотно провести анализ и определить тренд или флэт поможет практика и опыт — чем больше сделок, тем проще будет.

Формула расчета скользящей Кауфмана имеет такой вид:

ER(i) — текущее значение коэффициента эффективности;
Signal(i) = ABS(Price(i) — Price(i — N)) — текущее значение сигнала, абсолютное значение разности между текущей ценой и ценой N периодов назад;
Noise(i) = Sum(ABS(Price(i) — Price(i-1)),N) — текущее значение шума, сумма абсолютных значений разности между ценой текущего и ценой предыдущего периода за N периодов.

При сильном тренде коэффициент эффективности (ER) будет стремиться к 1, при отсутствии направленного движения он будет чуть более 0. Полученное значение ER используется в формуле экспоненциального сглаживания:

EMA(i) = Price(i) * SC + EMA(i-1) * (1 — SC)

SC = 2/(n+1) — константа сглаживания EMA (smoothing constant), n — период экспоненциальной скользящей;
EMA(i—1) — предыдущее значение EMA.

Необходимо, чтобы сглаживающий коэффициент для быстрого рынка был как для EMA с периодом 2 (fast SC = 2/(2+1) = 0.6667), а для периода отсутствия тренда период EMA равнялся 30 (slow SC = 2/(30+1) = 0.06452). Таким образом, вводится новая изменяющаяся константа сглаживания (scaled smoothing constant) SSC:

SSC(i) = (ER(i) * ( fast SC — slow SC) + slow SC

SSC(i) = ER(i) * 0.60215 + 0.06425

Для более эффективного воздействия полученной изменяющейся сглаживающей константы на период усреднения Кауфман рекомендует возводить ее в квадрат.

Окончательная формула для расчета:

AMA(i) = Price(i) * (SSC(i)^2) + AMA(i-1)*(1-SSC(i)^2)

или (после преобразования):

AMA(i) = AMA(i-1) + (SSC(i)^2) * (Price(i) — AMA(i-1))

AMA(i) — текущее значение AMA;
AMA(i—1) — предыдущее значение AMA;
SSC(i) — текущее значение изменяющейся сглаживающей константы.

Индикатор разработан с целью решения двух противоречий: проблема случайных всплесков цены — что может быть интерпретировано как начало нового тренда; с другой стороны чрезмерное сглаживание приводит к запаздыванию показаний. Один из советов автора можно отнести не только к работе с его индикатором, а в целом к трейдингу вообще: разработать свой торговый подход (а не брать что-то готовое; причём сам подход к работе может быть простом до безобразия — один индикатор и один осциллятор) и протестировать его на истории. Звучит до безобразия банально и примитивно, однако это работает. Кроме того г-н Кауфман для тестирования своих подходов пользуется программой Exel.

Как применять? Что касается практического применения индикатора в работе, то тут не будет ничего нового — это покупка при направлении индикатора вверх и нахождении цены над индикатором, и зеркально противоположные условия для продаж. Однако на практике от такой торговли будет немало мелких убыточных сделок. Понимал это и сам разработчик, поэтому в качестве фильтра он предлагает использовать другой технический индикатор — StandartDeviation. Примерно вот что должно получиться: Сигнал для продажи — AMA направлена вниз, цена под MA. Индикатор StdDev растёт. Как только он начинает идти на спад — это один из сигналов того, что, скорее всего, тренд завершается — удачный момент для выхода из позиции. Стоп приказ можно выставить за последний локальный максимум, тейк профит в два раза больше. Согласитесь — всё это очень просто. И тем не менее эффективно. Кстати и сам Кауфман рекомендовал экспериментировать с настройками индикаторов для разных рынков и инструментов. Ну а то, что это инструмент весьма эффективный, нет никаких сомнений.

Double Exponential Moving Average

Double Exponential Moving Average (DEMA) — двойная экспоненциальная скользящая средняя. Разработчик индикатора: Патрик Маллой (Patrick G. Mulloy), опубликовал в 1994 году в своей статье “Smoothing Data with Faster Moving Averages” (в февральском номере журнала “Technical Analysis of Stocks & Commodities”). Вот что писал автор про свою разработку: «Скользящие средние имеют один недостаток – время задержки, которое увеличивается с увеличением периода скользящих средних. В качестве решения была создана модифицированная версия экспоненциального сглаживания с меньшими затратами времени задержки…» Формула расчёта представляет собой разность удвоенной однократной EMA с дважды сглаженной (той же) EMA и имеет такой вид:

DEMA(i) = EMA(Price, N, i) + EMA(err, N, i) = EMA(Price, N, i) + EMA(Price — EMA(Price, N, i), N, i) =

= 2 * EMA(Price, N, i) — EMA(Price — EMA(Price, N, i), N, i) = 2 * EMA(Price, N, i) — EMA2(Price, N, i)

EMA(err, N, i) — текущее значение экспоненциальной средней от ошибки err;
EMA2(Price, N, i) — текущее значение двойного последовательного сглаживания цены.

Тут от удвоенного значения EMA отнимается EMA с тем же периодом, но построенной не по ценам закрытия (как обычно), а по значениям такой же EMA (т.е. с использованием двойного сглаживания). Задержка в итоге оказывается меньше, чем задержка каждой средней в отдельности — в этом и преимущество индикатора. Из настроек индикатора — только период скользящей средней.

На скрине ниже красная SMA 14 в сравнении с DEMA 14:

Как применять? Давайте сравним DEMA и EMA — одну из лучших скользящих средних, что есть в терминале MetaTrader 4:

И там и там — период 20. Думаю — тут и так всё понятно, что DEMA (желтый цвет) гораздо быстрее реагирует на изменения цены, она гораздо ближе к цене, чем EMA (красный). Например, используйте вы DEMA в качестве стороннего индикатора для трала вспомогательным советником профитной позиции — сделка будет закрыта раньше и прибыль будет больше, чем используя бы EMA. Конечно, тут надо не забывать и о рынке, но иметь весь инструментарий, на все случаи жизни — лишним не будет.

Кроме того сам индикатор DEMA может использоваться для сглаживания показаний других индикаторов, основанных на скользящих средних, например макди — DEMA_MACD (посмотреть можно в соответствующей теме). По результатам тестов Патрика Маллоя обнаружилось, что тот же макди с использованием DEMA хоть и даёт меньше сигналов, но их отработка в плюс значительно повысилась. Таким образом, двойная EMA — очень интересный и достойный самого пристального ознакомления инструмент.

FRAMA

FRAMA — фрактально-адаптивная скользящая средняя (Fractal Adaptive Moving Average) — индикатор разработан Джоном Элерсом (John Ehlers). Элерс автор нескольких книг и технических индикаторов (например RVI).

Сравнение индикатора FRAMA с SMA14:

В основе индикатора заложен алгоритм EMA. Основным достоинством индикатора является то, что он хорошо реагирует на большие тренды, а при флэте резко останавливается — что и видно по скрину. Что касается формулы расчёта — то она имеет такой вид:

FRAMA(i) = A(i) * Price(i) + (1 — A(i)) * FRAMA(i-1)

FRAMA(i) — текущее значение FRAMA;
Price(i) — текущая цена;
FRAMA(i-1) — предыдущее значение FRAMA;
A(i) — текущий фактор экспоненциального сглаживания.

Фактор экспоненциального сглаживания вычисляется по формуле:

A(i) = EXP(-4.6 * (D(i) — 1))

D(i) — текущая фрактальная размерность;
EXP() — математическая функция экспоненты.

Фрактальная размерность прямой линии равна единице. Из формулы видно, что если D = 1, то A = EXP(-4.6 *(1-1)) = EXP(0) = 1. Таким образом, если цена изменяется прямолинейно, экспоненциальное сглаживание не используется, потому что формула в этом случае выглядит следующим образом:

FRAMA(i) = 1 * Price(i) + (1 — 1) * FRAMA(i—1) = Price(i)

То есть — индикатор точно следует за ценой.

По настройка индикатора — их всего две: выбор периода и выбор цены для расчета (0 — цена закрытия; 1 — цена открытия; 2 — максимальная цена; 3 — минимальная цена; 4 — средняя цена; 5 — типичная цена; 6 — взвешенная цена закрытия). Что касается применения фракталов для расчета показаний мувинга — то тут не стоит путать с фракталами Билла Вильямса — ничего общего нет.

Как применять? В торговле FRAMA используется как и все трендовые индикаторы. Для фильтрации ложных сигналов обязательно нужно использовать какой-либо осциллятор, об этом говорит и сам разработчик индикатора. Если вам надоели стандартные MT4 инструменты, то что-то необычное и интересное можно найти тут.

Hull Moving Average

Индикатор Hull Moving Average (HMA) — скользящая средняя Хала. Автор — австралийский трейдер, математик, финансист, аналитик Алан Халл (Alan Hull).

По словам самого Алана, он работал над совершенно другим индикатором когда заинтересовался проблемой отставания скользящей средней от цены, в результате чего и появился этот индикатор (в 2005 году). Формула расчета имеет такой вид:

Для того, чтобы понять, как в HMA исключается запаздывание от цены, давайте посмотрим на такой пример: 0+1+2+3+4+5+6+7+8+9/10=4.5; В итоге среднее значение получается 4.5 — что довольно далеко от последнего значения цены (9). И на практике мы будем видеть довольно сильное отставания индикатора от свечей на графике. Алан Халл предложил сократить отставание таким образом: 5+6+7+8+9/5=7, что уже гораздо ближе к текущей цене (7 гораздо ближе к 9, чем 4.5 к 9). Далее Алан добавил к числу разницу между двумя средними числами (7-4.5=2.5) и в итоге получили (7+2.5=9.5) 9.5 — даже чуть больше текущей цены 9 — получился очень неплохой баланс между запаздыванием и сглаживанием. Проблема отставания мувинга от цены практически была исключена. По сравнению с обычной SMA (14) из МТ4 (красный цвет) HMA гораздо раньше даёт возможный сигнал на вход, а также для восходящего и нисходящего трендов меняет свой цвет — что может быть удобным по сравнению с обычным индикатором.

Как применять? Давайте рассмотрим настройки этого индикатора:

Что они означают — ниже:

  • HMA_Period – период скользящей средней Хала (по умолчанию 20);
  • HMA_PriceType – применить расчет скользящей средней к значению цены (по умолчанию Close). Вводится в виде цифр (0 — Close; 1 — Open; 2 — High; 3 — Low; 4 — Median Price; 5 — Typical Price; 6 — Wieghted Close);
  • HMA_Method – метод расчета скользящей средней Хала (по умолчанию линейно-взвешенный). Вводится в виде цифр (0 – Simple; 1 – Exponential; 2 – Smoothed; 3 – Linear Weighted);
  • NormalizeValues – нормализация значений (этим параметром можно пренебречь и оставить по умолчанию, так как сильно он не влияет на показания индикатора; то же относится и к нижеозначенному параметру NormalizeDigitsPlus);
  • VerticalShift – сдвиг скользящей по вертикали, значение задается в пунктах.

У на сайте есть подробный обзор этого индикатора, в том числе с видео уроком и примерами работы. Посмотреть можно тут.

Jurik Moving Average

Индикатор Jurik Moving Average (JMA) разработан Марком Юриком (Mark Jurik) в 1998 году. Марк Юрик — основатель компании Jurik Research, успел поработать в конце 1980-х начале 1990-х на армию США, а так как холодная война закончилась, его наработки и исследования пригодились в финансовой сфере, где он в основном сейчас и работает. Собственно, он и является автором технических индикаторов, например RSX и некоторых других.

По сравнению с красной SMA 14, JMA 14 раньше сигнализирует о смене тенденции:

К сожалению, нигде не удалось обнаружить формулу расчета индикатора JMA — видимо это секрет. Но стоит упомянуть про настройки индикатора.

  • Len — период индикатора, по умолчанию 14;
  • Phase — с помощью этого параметра можно пытаться найти компромисс между двумя противоположными свойствами индикатора: запаздывание либо вылет за пределы цены — значения могут быть от -100 до +100 (см скрин ниже);
  • BarCount — количество баров для расчета показаний.

Ещё раз относительно параметра Phase — на что он влияет и как это визуально видно на графике:

На скрине представлено две JMA: белая имеет установку Phase +100 — скользящаа ближе к цене во время трендового движения, однако когда тренд завершается и происходит разворот, эта «машка» сильно вылетает за пределы ценового движения — рынок уже идёт в другом направлении, а индикатор продолжает показывать старое. К сожалению такую проблему не удалось решить пока никому. Жёлтая JMA имеет установку Phase -100 и она медленнее реагирует на изменения цены. Таким образом у трейдера есть выбор — либо использовать наиболее ранний сигнал, и при этом во время завершения тренда наблюдать «ложные» показания индикатора, либо использовать противоположный подход. Если обе ситуации не принципиальны — то этот параметр можно вообще не трогать.

Как применять? JMA является одним из самых лучших технических индикаторов в своём классе. Нет, конечно он не грааль, позволяющий заработать 100500% прибыли в день, но проблемы с запаздыванием и реагированием индикатора на лишние шумы тут решены настолько хорошо, насколько это возможно. Небольшая гиф-анимация с сайта автора, показывающая как разные типы скользящих средних реагируют на геп:

Не будем лениться и установим все показанные скользящие средние в наш терминал (с сохранением цветов) и посмотрим (период 14 везде):

Действительно, скользящее среднее Марка Юрика в основном всегда ближе к цене, чем другие MA. Ну кое-где есть «соперничество» двойной экспоненциальной EMA (зеленый цвет).

Если сравнить популярную экспоненциальную скользящую среднюю (красная) с JMA (белая) — то преимущество последней будет и тут:

Ещё один пример, почему лучше использовать JMA, а не стандартные MT4 скользящие средние:

Если вы во время выхода из сделки учитываете показания MA — то лучше выйти раньше с большей прибылью (в пунктах), чем ждать целых четыре (!) недели, и потерять при этом часть прибыли (на скрине таймфрейм W1). В умелых руках это будет очень сильное оружие.

Triple Exponential Moving Average

Индикатор Triple Exponential Moving Average (TEMA ) — тройная экспоненциальная скользящая средняя, разработан также Патриком Маллоем (Patrick G. Mulloy) и опубликован в журнале «Technical Analysis of Stocks & Commodities» . Принцип расчета аналогичен индикатору DEMA. Вообще формула TEMA выглядит таким образом:

Сначала вычисляется DEMA, затем вычисляется ошибка отклонения цены от значений индикатора DEMA:

err(i) = Price(i) — DEMA(Price, N, ii)

err(i) — текущая ошибка DEMA;
Price(i) — текущая цена;
DEMA(Price, N, i) — текущее значение DEMA от серии Price с периодом N.

Прибавим к значению DEMA значение экспоненциальной средней ошибки и получим TEMA:

TEMA(i) = DEMA(Price, N, i) + EMA(err, N, i) = DEMA(Price, N, i) + EMA(Price — EMA(Price, N, i), N, i) =

= DEMA(Price, N, i) + EMA(Price — DEMA(Price, N, i), N, i) = 3 * EMA(Price, N, i) — 3 * EMA2(Price, N, i) + EMA3(Price, N, i)

EMA(err, N, i) — текущее значение экспоненциальной средней от ошибки err;
EMA2(Price, N, i) — текущее значение двойного последовательного сглаживания цены;
EMA3(Price, N, i) — текущее значение тройного последовательного сглаживания цены.

И, что является важной особенностью, расчет индикатора идёт только по цене закрытия свечи. На графике индикатор TEMA:

В качестве примера показана обычная SMA (14) из терминала (красный цвет), а синяя линия — это TEMA (14). Даже по такому примеру видно, что сигнал от тройной экспоненциальной МА поступает гораздо раньше, чем от простой скользящей. Эту задачу и преследовал автор-разработчик, и надо заметить, он неплохо преуспел в этом деле. Кроме индикатора TEMA в архиве для скачивания прилагается модифицированная версия, где можно выбрать метод сглаживания средней и применить расчёт к разным ценам. Из настроек базового индикатора — только выбор периода MA.

Как применять? Давайте посмотрим на TEMA (белая линия) и экспоненциальную скользящую среднюю (красная линия) из MetaTrader 4:

Период и там и там задан 21. Думаю — никакие комментарии уже не требуются — всё ясно по картинке. Не лишним будет сравнить и двойную (фиолетовая линия DEMA) и тройную (белая линия TEMA) экспоненциальные скользящие средние:

Между ними разница не сильно принципиальная. Как вывод — использовать/применять в торговле можно любую. Небольшой нюанс в том, что в терминале MetaTrader 5 эти индикаторы есть, а для MT4 их по умолчанию просто нет.

Variable Index Dynamic Average

Технический индикатор Variable Index Dynamic Average (VIDYA) — скользящая средняя с динамическим периодом усреднения. Её автором является американский трейдер и аналитик индийского происхождения Тушар Ченд (Tushar Chande).

Родился в 1958, известен своими инженерными изобретениями (имеет девять патентов), что так или иначе используются в сфере форекс (ну прежде всего это технические индикаторы, например Aroon Oscillator, также есть и модификации стохастика и некоторые другие индикаторы). Автор книг и научных статей по тематике Forex. Ну а в 1994 году он предложил свою версию скользящей с динамически меняющимся периодом усреднения — VIDYA. Усреднение EMA в его индикаторе зависит от волатильности цен, а в качестве меры волатильности выбран осциллятор этого же автора — Chande Momentum Oscillator (CMO). Формула расчёта VIDYA имеет такой вид:

Значение Variable Index Dynamic Average вычисляется аналогично с использованием CMO:

VIDYA(i) = Price(i) * F * ABS(CMO(i)) + VIDYA(i-1) * (1 — F* ABS(CMO(i)))

ABS(CMO(i)) — абсолютное текущее значение Chande Momentum Oscillator;
VIDYA(i—1) — предыдущее значение VIDYA.

Значение CMO вычисляется по формуле:

CMO(i) = (UpSum(i) — DnSum(i))/(UpSum(i) + DnSum(i))

UpSum(i) = текущая сумма положительных приращений цены за период;
DnSum(i) = текущая сумма отрицательных приращений цены за период.

VIDYA 14 (в сравнении с красной SMA 14):

Как можно видеть по скрину, одной из особенностей индикатора является принятие практически горизонтального положения после завершения восходящего/нисходящего тренда. Эту особенность можно использовать как сигнал для выхода из позиции.

Как применять? Как это часто бывает в мире индикаторов — существует немало различных версий и модификаций, особенно если вещь становится популярной. И вот тут как раз такой случай:

Индикатор VIDYA также известен и в таком виде. Как вы уже догадались — он очень напоминает Полосы Боллинджера или Канал Кельтнера. Оба варианта VIDYA включены в подборку, что вы можете скачать в конце статьи.

Как можно применять в торговле индикатор Тушара Ченда? Самое простое и элементарное — это пересечение ценой индикатора вниз — для продаж, соответственно вверх — для покупок. Однако, как видно даже по вышеприведенному скрину — в таком случае нам гарантируется и немало мелких убыточных сделок. Это общая проблема для всех трендовых систем (как говорят трейдеры — на тренде зарабатываем, во флэте сливаем). И тут, как уже говорилось выше, стоит применить одно из свойств VIDYA — когда трендовое движение теряет свою силу — индикатор принимает практически горизонтальное положение, сигнализируя о том, что если вы в рынке — пора выходить, если вне рынка — то торговать сейчас не стоит.

Характерный пример работы — до полудня (по времени терминала) сигнал для продаж, после полудня — никто не будет сомневаться, что нужно покупать. А уже ближе к вечеру (закрытие Американской сессии) индикатор принимает практически горизонтальное положение — в рынке внутридневным трейдерам делать нечего. Конечно, такие хорошие трендовые дни будут не всегда, будут и дни с чередой убыточных сделок, это тоже забывать не стоит. По мере развития и совершенствования трейдера будет и расти интуитивное понимание — когда лезть в рынок не стоит.

Volume Weighted Moving Average

Volume Weighted Moving Average (VWMA) — взвешенная по объёму скользящая средняя. В индикаторе реализуется следующий принцип — чем больше объём свечи, тем больше данная свеча имеет вес. Автор, к сожалению, неизвестен. В настройках можно задать количество баров (свечей) для расчета. На скрине как обычно 14 SMA (красная) и VWMA (14):

Также на картинку добавлен индикатор объёмов — он неплохо иллюстрирует — когда на рынке повышенный объём — VWMA 14 опережает скользящую SMA 14; когда же объёмы падают (в азиатскую сессию) — то наоборот. Таким образом в это скользящей средней придаётся больший вес объёмам — от чего и будет зависеть её «рисунок». Формула расчета имеет такой вид:

Как применять? Настройки индикатора имеют два параметра: выбор периода скользящей средней и выбор типа расчета цены (вводится цифрой в настройках: 0 — цена CLOSE; 1 — цена OPEN; 2 — цена HIGH; 3 — цена LOW; 4 — цена MEDIAN; 5 — цена TYPICAL; 6 — цена WEIGHTED — тут всё по аналогии с другими индикаторами, без перевода на русский).

Как уже ясно из названия, в качестве фильтра к этой скользящей средней можно применить любой индикатор объёмов — Better Volume, например. Если вы сторонник методики VSA на форекс, то вас такой мувинг заинтересует обязательно.

Скользящая средняя Уэллса Уайлдера

Гуру торговли Уэллс Уайлдер (англ. J. Welles Wilder) также отметился в создании своей вариации скользящей средней. Вообще он, без преувеличения, легендарная и выдающаяся личность в сфере трейдинга.

Давайте посмотрим только на список технических индикаторов, что он разработал и чем многие трейдеры пользуются уже не одно десятилетие. Это ADX (ADMI), ASI, ATR, Parabolic SAR, RSI. Впечатляет, правда? И вот есть ещё WWMA — Welles Wilder’s Moving Average — скользящая средняя Уэллса Уайлдера. Она так выглядит:

На скрине как обычно сравнение с 14 SMA (индикатор WWMA взят с AllAverages_v2_5). Формула расчёта WWMA имеет такой внешний вид:

По формуле видно, что скользящая Уайлдера не что иное, как экспоненциальная скользящая средняя — WWMA ( n ) = EMA ( 2 n − 1 )

«> WWMA ( n ) = EMA ( 2 n − 1 ) . Они и в самом деле довольно похожи:

Как применять? Сразу в качестве фильтра для отсеивания ложных сигналов можно порекомендовать какой-либо из индикаторов Уайлдера. Нет надобности рассказывать, как они работают. Старый добрый RSI знают все.

Все мувинги в одном

Если брать отдельно взятый индикатор неудобно, хочется быстро и оперативно сравнить разные типы скользящих средних и выбрать среди них лучшую — то решение этой проблемы найдено. Есть такая серия индикаторов — All Averages. Почему серия — потому что таких индикаторов немало — со всевозможными модификациями — как для работы на графике, так и для подвального размещения. В одном из таковых реализовано без малого двадцать типов различных МА — что можно установить в индикаторе и посмотреть — что лучше будет на графике.

Представлена 14 SMA. В настройках видны все типы МА, что можно выбрать. Вот тот же индикатор (14 SMA), но в виде подвальной гистограммы:

Заключение

В заключении стоит выделить пару наиболее оптимальных скользящих средних, где минимальное запаздывание и небольшой вылет за пределы цены при сильном тренде. Вне сомнений это будут Jurik Moving Average и Triple Exponential Moving Average . Их применение в торговле, вместо стандартных MA из MT4, будет гораздо эффективнее в любой стратегии.

Тема скользящих средних — очень обширная. Это своего рода целая вселенная. И рассказать про все версии/модификации скользящих средних просто невозможно. Я предлагаю не ограничиваться этим постом, а переходить по ссылке ниже на форум — где представлено свыше шести сотен различных модификаций индикатора для терминала MetaTrader 4. Да и там не всё собрано) Причём большинство индикаторов есть с открытым кодом (open source) в виде файлов MQL — что будет интересно программистам и всем тем, кто желает узнать, как написаны технические индикаторы. Кстати, все индикаторы из этой статьи вы можете скачать по ссылке ниже.

Ещё один важный момент — хотя в большинстве рассматриваемых мувингов и решена, так или иначе, проблема с запаздыванием, у этого решения есть и оборотная сторона — если ориентироваться только на один индикатор и брать все его сигналы — ничего хорошего не будет ввиду большого количества ложных срабатываний. У вас всегда ещё должен быть какой-то фильтр в виде другого индикатора или осциллятора, или такой же индикатор, но с данными со старшего таймфрейма и так далее. Помните об этом.

Сравнение различных типов скользящих средних в торговле

Содержание

Введение

Скользящая средняя (Moving Average, MA) — один из самых популярных технических индикаторов на рынке Forex. Наша цель — рассмотреть различные МА и сравнить их в торговле при одинаковых условиях входа и выхода из рынка.

Рассмотрим семь типов скользящих средних: Moving Average, Adaptive Moving Average, Double Exponential Moving Average, Fractal Adaptive Moving Average, Triple Exponential Moving Average, Variable Index Dynamic Average и Nick Rypock Moving Average.

Типы скользящих средних

В этом разделе приведено краткое описание и формулы для расчета интересующих нас скользящих средних.

Технический индикатор Moving Average

Moving Average — один из самых распространенных технических индикаторов. Он показывает среднее значение цены инструмента за заданный период времени. Существуют различные варианты индикатора MA:

  • Simple Moving Average (SMA) — простая скользящая средняя;
  • Exponential Moving Average (EMA) — экспоненциальная скользящая средняя;
  • Smoothed Moving Average (SMMA) — сглаженная скользящая средняя;
  • Linear Weighted Moving Average (LWMA) — линейно-взвешенная скользящая средняя.

Приведем формулы для расчета каждого варианта индикатора Moving Average:

Вариант индикатора Moving Average Формула для расчета Комментарий
Simple Moving Average (SMA)
  • n — количество единичных периодов (например при n=6 на графике с периодом M15 расчет индикатора будет выполнен за предыдущие 1,5 часа)
  • PRICE — текущее значение цены, в настройках индикатора можно выбрать следующие варианты: high, low, open, close, median price ((high+Low)/2), typical price ((high+Low+Close)/3), weighted close ((high+Low+Close+Close)/4) или данные предыдущего индикатора
Exponential Moving Average (EMA)
  • EMA(i-1) — предыдущее значение
  • F — фактор сглаживания (доля использования значения цен). Коэффициент F выбирается произвольным образом в пределах от 0 до 1, например F=2/(n+1), где n – количество единичных периодов
  • PRICE — текущее значение цены
Smoothed Moving Average (SMMA)
  • SMMA(i-1) — предыдущее значение
  • n — количество единичных периодов
  • PRICE — текущее значение цены
Linear Weighted Moving Average (LWMA)
  • PRICE — текущее значение цены
  • n — количество единичных периодов

Рассмотрим отображения разных вариантов индикатора Moving Average на ценовом графике. На рисунке 1 показаны варианты индикатора Moving Average с периодом 12, рассчитанного по ценам Close.

Рис. 1. Варианты индикатора Moving Average

Как видно из рисунка, Simple Moving Average на флэте слегка колеблется, а это может дать ложные торговые сигналы. Smoothed Moving Average, как следует из ее названия, выглядит более сглаженной. Exponential Moving Average и Linear Weighted Moving Average ведут себя примерно одинаково на флэте. Linear Weighted Moving Average во время трендового движения подходит ближе остальных линий к ценам и, в отличие от SMMA и EMA, не зависит от своего предыдущего значения.

Технические индикаторы на основе экспоненциальной скользящей средней (EMA)

Экспоненциальная скользящая средняя (EMA) лежит в основе ряда других технических индикаторов.

Adaptive Moving Average (AMA)

Triple Exponential Moving Average

Fractal Adaptive Moving Average

Variable Index Dynamic Average

Nick Rypock Moving Average

Индикатор Описание Формула расчета Расшифровка формулы расчета
MA с небольшой чувствительностью к шумам. По сравнению с остальными скользящими средними, у этого индикатора минимально запаздывание при определении разворотов и смены тренда.
При резких скачках цены он не дает сильных флуктуаций, а значит, не вызывает ложных торговых сигналов.
  • AMA(i-1) — предыдущее значение индикатора
  • Price(i) — текущее значение цены
  • SSC(i) — константа сглаживания

Double Exponential Moving Average

Используется для сглаживания цены или значений других индикаторов.

Главный плюс — отсутствие ложных сигналов в моменты, когда цена двигается зигзагообразно. Он способствует сохранению позиции в период сильного тренда и уменьшает запаздывание сигнала по сравнению с обычной EMA.

  • EMA(Price, n, i) — текущее значение EMA от цены Price с периодом n
  • EMA2(Price, n, i) = EMA(EMA(Price, n, i), n, i) — двойная EMA от цены Price с периодом n
Синтез одинарной, двойной и тройной экспоненциальной МА. Запаздывание в итоге гораздо меньше, чем для каждой из этих МА по отдельности.

Индикатор применяется вместо традиционных скользящих средних, а также для сглаживания ценового графика и значений других индикаторов.

  • EMA(Price, n, i) — текущее значение EMA от цены Price с периодом n
  • EMA2(Price, n, i) = EMA(EMA(Price, n, i), n, i) — двойная EMA от цены Price с периодом n
  • EMA3(Price, n, i)=EMA(EMA2(Price, n, i), n, i) — тройная EMA от цены Price с периодом n
Здесь фактор сглаживания вычисляется на основании текущей фрактальной размерности ценового ряда. Достоинство индикатора в том, что он идет за сильным трендом и резко замедляется в периоды консолидаций.
  • Price(i) — текущее значение цены
  • A(i) — текущий фактор экспоненциального сглаживания
Это EMA, период усреднения которой динамически меняется и зависит от волатильности рынка.

Волатильность рынка измеряется осциллятором Chande Momentum Oscillator (CMO). Он измеряет отношение между суммами положительных и отрицательных приращений приращений за определенный период (период CMO). Значение CMO служит коэффициентом для сглаживающего фактора EMA. Таким образом, у индикатора настраиваются два параметра: период осциллятора CMO и период сглаживания EMA.

  • F=2/(n+1) — фактор сглаживания, n — количество единичных периодов
  • ABS — математическая функция,вычисляющая абсолютное значение величины
  • VIDYA(i-1) — предыдущее значение индикатора
  • CMO(i) — значение осциллятора CMO
Индикатор не входит в стандартный комплект поставки терминала MetaTrader 5. Его основное достоинство — в том, что практически нет колебаний во флэте, он строго следует за трендом.
  • NRMA(i-1) — предыдущее значение индикатора
  • Price(i) — текущее значение цены
  • F=2/(n+1) — фактор сглаживания, n — количество единичных периодов

NRratio – коэффициент к фактору сглаживания

Отличия индикаторов от обычной EMA

Сравним рассмотренные выше индикаторы с обычной EMA. На рисунке 2 показаны:

  • Adaptive Moving Average (период 12, быстрая EMA — 2, медленная EMA — 30, сдвиг — 0)
  • Double Exponential Moving Average (период — 12, сдвиг — 0)
  • Fractal Adaptive Moving Average (период — 12, сдвиг — 0)
  • Exponential Moving Average (период — 12, сдвиг — 0)
  • Triple Exponential Moving Average (период — 12, сдвиг — 0)
  • Variable Index Dynamic Average (период CMO — 12, период EMA — 12, сдвиг — 0)
  • Nick Rypock Moving Average (метод усреднения — SMA, глубина сглаживания — 3, параметр сглаживания — 15 (не используется для SMA), Kf — 1, Fast — 12, Sharp — 2, сдвиг по вертикали и горизонтали — 0).

Все индикаторы построены на ценах Close.

Рис. 2. Сравнение индикаторов, основанных на экспоненциальной скользящей средней (EMA)

Как видно из рисунка 2, DEMA и TEMA, по сравнению с обычной EMA, более точно повторяют движение цены, однако их колебания во флэте могут давать ложные торговые сигналы. Остальные индикаторы (FRAMA, AMA, VIDYA, NRMA) во флэте почти не колеблются, не реагируют на небольшие изменения цены. В тренде почти все индикаторы ведут себя одинаково, TEMA и FRAMA быстрее других отреагировали на изменение направления тренда.

Сравнение различных типов скользящих средних

Сравним рассмотренные выше технические индикаторы на торговой стратегии с одинаковыми условиями входа и выхода из рынка.

Описание торговой стратегии

Для тестирования индикатора была выбрана несложная стратегия с очевидными условиями входа в рынок и выхода из него.

Условия входа в рынок.

  • Предварительный сигнал на покупку: линия индикатора пересекает тело “бычьей” свечи. Далее, если разность между текущим и предыдущим значениями индикатора больше заданного параметра Growth factor (индикатор растет), открываем сделку на покупку.
  • Предварительный сигнал на продажу: линия индикатора пересекает тело “медвежьей” свечи. Далее, если разность между предыдущим и текущим значениями индикатора больше заданного параметра Growth factor (индикатор падает), открываем сделку на продажу.

Условия выхода из рынка:

  • по достижению уровней TakeProfit или StopLoss;
  • если открыта сделка на покупку и линия индикатора пересекла тело “медвежьей” свечи;
  • если открыта сделка на продажу и линия индикатора пересекла тело “бычьей” свечи.

На рисунках 3,4 показаны примеры торговли по данной стратегии.

Рис. 3. Пример сделки на покупку

Рис. 4. Пример сделки на продажу

Похожая торговая стратегия реализована в советнике Moving Average, который можно найти в навигаторе терминала MetaTrader 5.

Создание советника

Проверять условия входа и выхода на рынок будем только на новом баре, а не на каждом тике. Сначала проверяется наличие открытой позиции (для этого в советнике создана функция SelectPosition). Если таковых нет, то проверяем условие входа (функция CheckForOpen), если есть — проверяем условие выхода (функция CheckForClose).

Полный код советника приложен к статье (файл MultiMovingAverageExpert.mq5). Рассмотрим только реализацию условий входа и выхода из рынка. Проверка условий входа реализована в функции CheckForOpen следующим образом:

  • В массиве rt[ ] хранятся исторические данные о ценах
  • В массиве ma[] — значения индикатора.
  • rt[0].close, rt[0].open — значение предыдущей цены close/open
  • ma[0] — предыдущее значение индикатора
  • ma[1] — текущее значение индикатора.
  • GFactor — коэффициент роста индикатора.
  • Переменная signal далее используется для формирования торгового запроса на покупку или продажу.

Проверка условий выхода реализована в функции CheckForClose так:

Тестирование и результаты работы советника

Тестировать советник будем на валютных парах EUR USD, GBPUSD, USDJPY, USDCAD, AUDUSD, таймфрейм H1. TakeProfit — 80 пунктов, StopLoss — 50 пунктов, объем лота для торговли 0.1, размер депозита — 10 000 USD, режим тестирования — все тики, плечо 1:100, 5-значные котировки, сервер: MetaQuotes-Demo.

Тестирование выполнено за период с 01.01.2020г. по 09.09.2020г.

Для каждого индикатора были оптимизированы период (диапазон изменения 5 — 50, шаг 1) и параметр Growth factor (диапазон изменения 0,0001 — 0,0001, шаг 0,001).

Для Variable Index Dynamic Average оптимизировался период EMA (в качестве периода расчета индикатора) и период осциллятора CMO (диапазон изменения 5 — 50, шаг 1).

Для Nick Rypock Moving Average оптимизировался параметр Fact, определяющий период расчета индикатора.

Расчет значений индикаторов выполнен по ценам Close, без сдвига по горизонтали и вертикали. У некоторых индикаторов есть дополнительные параметры:

Наименование скользящей средней Значения параметров
Adaptive Moving Average
  • Период быстрой EMA — 2
  • Период медленной EMA — 30
Nick Rypock Moving Average
  • Метод усреднения — SMA
  • Глубина сглаживания — 3
  • Параметр сглаживания — 15 (не используется при методе усреднения SMA)
  • KF=1
  • Sharp=2

Результаты тестирования на валютной паре EUR USD

Результаты тестирования на валютной паре EUR USD (варианты с наибольшей чистой прибылью) представлены в таблице:

Наименование скользящей средней Оптимизируемые параметры и их значения Количество трейдов Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная
просадка по средствам
Moving Average (метод усреднения Simple) Период —15, Growth factor — 0.0002 383 1309.82 1.32 3.14 0.1 397.29 (3.81%) 417.26 (3.99%)
Moving Average (метод усреднения Exponential) Период — 11, Growth factor — 0.0003 405 1109.72 1.22 3.02 0.08 346.35 (3.39%) 367.45 (3.6%)
Moving Average (метод усреднения Smoothed) Период — 6, Growth factor — 0.0003 405 1109.72 1.22 3.02 0.08 346.35 (3.39%) 367.45 (3.6%)
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) Период — 22, Growth factor — 0.0002 351 1505.35 1.34 3.65 0.11 383.71 (3.41%) 412.88 (3.91%)
Adaptive Moving Average Период — 14, Growth factor — 0.0001 384 1024.19 1.19 1.63 0.07 600.06 (5.41%) 627.36 (5.64%)
Double Exponential Moving Average Период — 28, Growth factor — 0.0003 366 1676.43 1.39 3.49 0.12 460.33 (4.39%) 481.03 (4.58%)
Triple Exponential Moving Average Период — 44, Growth factor — 0.0002 482 1842.81 1.35 5.31 0.11 321.07 (3.14%) 347.27 (3.39%)
Fractal Adaptive Moving Average Период — 16, Growth factor — 0.0007 174 766.52 1.37 2. 69 0.12 252.4 (2.5%) 285.08 (2.78%)
Variable Index Dynamic Average Период EMA — 12, период CMO — 2, Growth factor — 0.0003 333 1237.31 1.26 2.86 0.09 385.44 (3.43%) 432.81 (3.84%)
Nick Rypock Moving Average Fact — 15, Growth factor — 0.0001 295 1669.62 1.42 4.14 0.14 376.22 (3.5%) 403.52 (3.75%)

Из результатов тестирования можно сделать следующие выводы:

  • Наибольший показатель чистой прибыли и фактор восстановления — Triple Exponential Moving Average, однако другие ее показатели не самые высокие, также неплохие результаты показали Double Exponential Moving Average и Nick Rypock Moving Average.
  • Наихудшие показатели прибыльности, фактора восстановления, коэффициента Шарпа, а также наибольшую просадку по средствам и балансу показала Adaptive Moving Average.

Для более наглядного сравнения результатов тестирования нормируем показатели чистой прибыли, прибыльности, коэффициента Шарпа, фактора восстановления, максимальных просадок по балансу и средствам по следующей формуле:

  • nValue — нормированное значение параметра в интервале от 0 до 1,
  • Value — текущее значение параметра,
  • MaxValue — максимальное значение параметра,
  • MinValue — минимальное значение параметра.

Результаты представлены в таблице (желтым выделены наилучшее результаты, красным — наихудший):

Наименование скользящей средней Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная просадка по средствам Сумма показателей без учета просадок Сумма показателей с учетом просадок
Moving Average (метод усреднения Simple) 0.50479 0.56522 0.41033 0.42857 0.41676 0.38618 1.9089 1.10597
Moving Average (метод усреднения Exponential) 0.31887 0.13043 0.37772 0.14286 0.27024 0.24065 0.96988 0.459
Moving Average (метод усреднения Smoothed) 0.31887 0.13043 0.37772 0.14286 0.27024 0.24065 0.96988 0.459
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) 0.68646 0.65217 0.54891 0.57143 0.3777 0.37338 2.45898 1.7079
Adaptive Moving Average 0.23941 0 0 0 1 1 0.23941 -1.76059
Double Exponential Moving Average 0.84541

0.86957 0.50543 0.71429 0.59808 0.57248 2.9347 1.76413
Triple Exponential Moving Average 1 0.69565 1 0.57143 0.19572 0.18169 3.26708 2.88787
Fractal Adaptive Moving Average 0 0.78261 0.28804 0.71429 0 0 1.78494 1.78494
Variable Index Dynamic Average 0.43742 0.29631 0.33361 0.27656 0.38267 0.43161 1.34419 0.52992
Nick Rypock Moving Average 0.83909 1 0.68207 1 0.35615 0.34603 3.52115 2.81897

В последнем столбце таблицы при суммировании показателей значения максимальной просадки по балансу и по средствам взяты с отрицательным знаком (чем меньше просадка, тем лучше стратегия). Таким образом, наилучшие показатели для рассмотренной стратегии продемонстрировали Triple Exponential Moving Average, Nick Rypock Moving Average и Double Exponential Moving Average (в таблице выделены желтым). Результаты тестирования для TEMA, NRMA и DEMA приведены на рис. 5-10.

Рис. 5. График баланса (средств) для Triple Exponential Moving Average

Рис. 6. Отчет для Triple Exponential Moving Average

Рис. 7. График баланса (средств) для Nick Rypock Moving Average

Рис. 8. Отчет для Nick Rypock Moving Average

Рис. 9. График баланса (средств) для Double Exponential Moving Average

Рис. 10. Отчет для Double Exponential Moving Average

Из рис. 5, 7, 9 видно, что график баланса (средств) для TEMA выглядит более стабильно, чем NRMA и DEMA, хотя имеет небольшие просадки. На графике баланса (средств) NRMA наблюдается резкий рост прибыли в последние 3 месяца торговли, на графике DEMA рост прибыли (с небольшой просадкой) начитается с декабря 2020 года.

Результаты тестирования на валютной паре GBPUSD

Результаты тестирования на валютной паре GBPUSD представлены в таблице:

Наименование скользящей средней Оптимизируемые параметры и их значения Количество трейдов Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная
просадка по средствам
Moving Average (метод усреднения Simple) Период —38, Growth factor — 0.0005 52 1013.56 1.98 3.82 0.32 207.04 (2.7%) 265.06 (2.65%)
Moving Average (метод усреднения Exponential) Период —41 , Growth factor — 0.0002 219 787.12 1.14 1.23 0.07 576.96 (5.21%) 639.44 (5.75%)
Moving Average (метод усреднения Smoothed) Период — 42, Growth factor — 0.0003 48 817.42 1.71 3.85 0.26 151.32 (1.51%) 212.24 (2.04%)
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) Период — 50, Growth factor — 0.0001 328 1086.08 1.17 1.26 0.07 818.34 (7.45%) 861.04 (7.82%)
Adaptive Moving Average Период — 21, Growth factor — 0.001 100 1102.16 1.61 4.61 0.21 176.46 (1.71%) 239.12 (2.28%)
Double Exponential Moving Average Период — 23, Growth factor — 0.0007 263 1070.88 1.21 1.96 0.08 466.24 (4.42%) 547.58 (5.16%)
Triple Exponential Moving Average Период — 30, Growth factor — 0.0009 214 1443.90 1.39 4.11 0.14 322.76 (3.02%) 351.14 (3.28%)
Fractal Adaptive Moving Average Период — 38, Growth factor — 0.0001 819 651.54 1.05 0.85 0.02 747.98 (7.12%) 764.88 (7.28%)
Variable Index Dynamic Average Период EMA — 35, период CMO — 7, Growth factor — 0.0004 73 1606.98 1.99 5.20 0.34 251.94 (2.52%) 309 (3.08%)
Nick Rypock Moving Average Fact — 45, Growth factor — 0.0005 53 978.30 1.80 3.86 0.29 200.64 (1.99%) 253.58 (2.51%)

Нормированные результаты представлены в таблице (желтым выделены наилучшее результаты, красным — наихудший):

Наименование скользящей средней Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная просадка по средствам Сумма показателей без учета просадок Сумма показателей с учетом просадок
Moving Average (метод усреднения Simple) 0.3789 0.98929 0.68343 0.91799 0.08354 0.08141 2.96961 2.80467
Moving Average (метод усреднения Exponential) 0.1419 0.09351 0.08718 0.13465 0.63812 0.65845 0.45724 -0.8393
Moving Average (метод усреднения Smoothed) 0.17416 0.70302 0.69032 0.74598 0 0 2.31347 2.31347
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) 0.45481 0.12036 0.09417 0.14629 1 1 0.81562 -1.1844
Adaptive Moving Average 0.47164 0.58999 0.86402 0.57613 0.03769 0.04143 2.50177 2.42265
Double Exponential Moving Average 0.4389 0.17142 0.25383 0.1936 0.47213 0.51686 1.05774 0.06875
Triple Exponential Moving Average 0.82931 0.36161 0.74969 0.36845 0.25702 0.21409 2.30906 1.83795
Fractal Adaptive Moving Average 0 0 0 0 0.89452 0.85179 0 -1.7463
Variable Index Dynamic Average 1 1 1 1 0.15085 0.14914 4 3.70001
Nick Rypock Moving Average 0.342 0.79826 0.69126 0.82047 0.07394 0.06372 2.65199 2.51433

Как следует из таблиц, наилучшими показателями обладает Variable Index Dynamic Average, также неплохо показали себя Nick Rypock Moving Average и Moving Average с методом усреднения Simple. Результаты тестирования для VIDYA, NRMA и SMA приведены на рис. 11-16.

Рис. 11. График баланса (средств) Variable Index Dynamic Average

Рис. 12. Отчет для Variable Index Dynamic Average

Рис. 13. График баланса (средств) Nick Rypock Moving Average

Рис. 14. Отчет для Variable Index Nick Rypock Moving Average

Рис. 15. График баланса (средств) Simple Moving Average

Рис. 16. Отчет для Simple Moving Average

Из рис. 11-16 видим, что графики VIDYA, NRMA и SMA выглядят примерно одинаково, в начале торговли наблюдается небольшая просадка, далее графики растут, количество сделок у VIDYA больше, чем NRMA и SMA. Процент прибыльных трейдов у VIDYA превышает NRMA и SMA.

Результаты тестирования на валютной паре USDJPY

Результаты тестирования на валютной паре USDJPY представлены в таблице:

Наименование скользящей средней Оптимизируемые параметры и их значения Количество трейдов Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная
просадка по средствам
Moving Average (метод усреднения Simple) Период —34, Growth factor — 0.0004 451 1784.95 1.32 3.69 0.1 465.52 (4.17%) 483.34 (4.32%)
Moving Average (метод усреднения Exponential) Период — 42, Growth factor — 0.0007 465 1135.23 1.20 2.21 0.07 461.52 (4.08%) 514.61 (4.53%)
Moving Average (метод усреднения Smoothed) Период — 33, Growth factor — 0.0008 372 1702.94 1.36 5.15 0.12 296.57 (2.58%) 330.6 (2.87%)
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) Период — 50, Growth factor — 0.0005 477 1892.24 1.33 4.66 0.10 384.06 (3.68%) 406.1 (3.88%)
Adaptive Moving Average Период — 46, Growth factor — 0.0006 403 1460.51 1.26 2.56 0.09 527.75 (4.77%) 569.67 (5.13%)
Double Exponential Moving Average Период — 18, Growth factor — 0.001 1062 1459.18 1.15 3.55 0.05 366.24 (3.30%) 410.56 (3.69%)
Triple Exponential Moving Average Период — 50, Growth factor — 0.0003 657 1115.86 1.15 1.87 0.05 537.18 (4.68%) 597.71 (5.18%)
Fractal Adaptive Moving Average Период — 24, Growth factor — 0.0008 1030 615.92 1.06 0.8 0.02 734.03 (6.58%) 766.01 (6.85%)
Variable Index Dynamic Average Период EMA — 18, период CMO — 42, Growth factor — 0.001 238 2338.68 1.64 5.14 0.21 417.66 (3.62%) 454.69 (3.93%)
Nick Rypock Moving Average Fact — 28, Growth factor — 0.0002 435 1465.32 1.27 3.00 0.09 456.65 (4.02%) 488.7 (4.29%)

Нормированные результаты представлены в таблице (желтым выделены наилучшее результаты, красным — наихудший):

Наименование скользящей средней Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная просадка по средствам Сумма показателей без учета просадок Сумма показателей с учетом просадок
Moving Average (метод усреднения Simple) 0.67858 0.45316 0.66457 0.4324 0.38621 0.3508 2.22871 1.49171
Moving Average (метод усреднения Exponential) 0.30144 0.25001 0.32251 0.25216 0.37706 0.42261 1.12612 0.32645
Moving Average (метод усреднения Smoothed) 0.63098 0.51885 1 0.50010 0 0 2.64993 2.64993
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) 0.74086 0.46535 0.88693 0.42881 0.2 0.1734 2.52195 2.14855
Adaptive Moving Average 0.49025 0.34559 0.40481 0.36951 0.52846 0.54907 1.61017 0.53264
Double Exponential Moving Average 0.48948 0.15054 0.63263 0.14711 0.15926 0.18364 1.41976 1.07686
Triple Exponential Moving Average 0.2902 0.15141 0.2445 0.15928 0.55002 0.61347 0.84538 -0.3181
Fractal Adaptive Moving Average 0 0 0 0 1 1 0 -2
Variable Index Dynamic Average 1 1 0.99825 1 0.2768 0.285 3.99825 3.43645
Nick Rypock Moving Average 0.49305 0.36549 0.50479 0.37182 0.36593 0.36311 1.73515 1.00611

Как следует из таблиц, наилучшими показателями обладают Variable Index Dynamic Average и Moving Average с методами усреднения Smoothed и Linear Weighted . Показатели чистой прибыли, прибыльности, коэффициента Шарпа VIDYA превышают SMMA и LWMA, но у SMMA и LWMA наименьшая просадка по балансу и средствам. Результаты тестирования для VIDYA, SMMA и LWMA приведены на рис. 17-22.

Рис. 17. График баланса (средств) Variable Index Dynamic Average

Рис. 18. Отчет для Variable Index Dynamic Average

Рис. 19. График баланса (средств) Linear Weighted Moving Average

Рис. 20. Отчет для Linear Weighted Moving Average

Рис. 21. График баланса (средств) Smoothed Moving Average

Рис. 22 . Отчет для Smoothed Moving Average

Из рис. 17-22 видим, что несмотря на низкий процент прибыльных трейдов, индикаторы демонстрируют высокую чистую прибыль, это связано с тем, что валютная пара USDJPY имеет высокую волатильность.

Результаты тестирования на валютной паре USDCAD

Результаты тестирования на валютной паре USDCAD представлены в таблице:

Наименование скользящей средней Оптимизируемые параметры и их значения Количество трейдов Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная
просадка по средствам
Moving Average (метод усреднения Simple) Период —39, Growth factor — 0,0004 59 1101.44 2.30 7.11 0.40 133.44 (1.25%) 154.92 (1.45%)
Moving Average (метод усреднения Exponential) Период — 31, Growth factor — 0.0005 76 951.88 1.74 3.01 0.27 278.08 (2.56%) 316.57 (2.91%)
Moving Average (метод усреднения Smoothed) Период — 50, Growth factor — 0.0001 121 1262.26 1.57 3.07 0.22 343.76 (3.19%) 411.32 (3.81%)
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) Период — 46, Growth factor — 0.0005 46 903.64 2.34 5.31 0.42 128.97 (1.22%) 170.05 (1.61%)
Adaptive Moving Average Период — 38, Growth factor — 0.0009 41 990.44 3.18 8.62 0.55 77.57 (0.73%) 114.96 (1.09%)
Double Exponential Moving Average Период — 44, Growth factor — 0.0007 73 941.93 2.07 5.33 0.32 137.28 (1.28%) 176.6 (1.64%)
Triple Exponential Moving Average Период — 49, Growth factor — 0.0009 76 559.18 1.62 3.28 0.20 122.21 (1.2%) 170.57 (1.66%)
Fractal Adaptive Moving Average Период — 15, Growth factor — 0.0009 185 504.26 1.27 2.44 0.09 197.12 (1.95%) 206.37 (2.04%)
Variable Index Dynamic Average Период EMA — 34, период CMO — 9, Growth factor — 0.0002 111 1563.99 1.86 6.17 0.30 185.64 (1.70%) 253.36 (2.32%)
Nick Rypock Moving Average Fact — 41, Growth factor —0.0004 81 594.91 1.39 1.74 0.16 309.02 (2.88%) 342.16 (3.18%)

Нормированные результаты представлены в таблице(желтым выделены наилучшее результаты, красным — наихудший):

Наименование скользящей средней Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная просадка по средствам Сумма показателей без учета просадок Сумма показателей с учетом просадок
Moving Average (метод усреднения Simple) 0.56352 0.53776 0.78104 0.67198 0.20989 0.13484 2.5543 2.20957
Moving Average (метод усреднения Exponential) 0.42239 0.24419 0.18441 0.37529 0.75326 0.68029 1.22628 -0.2073
Moving Average (метод усреднения Smoothed) 0.71528 0.15751 0.19342 0.26924 1 1 1.33545 -0.6646
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) 0.37687 0.55859 0.5199 0.69827 0.1931 0.18589 2.15363 1.77465
Adaptive Moving Average 0.45878 1 1 1 0 0 3.45878 3.45878
Double Exponential Moving Average 0.413 0.42112 0.52277 0.48957 0.22431 0.20799 1.84645 1.41415
Triple Exponential Moving Average 0.05182 0.18256 0.22388 0.23681 0.1677 0.18764 0.69508 0.33974
Fractal Adaptive Moving Average 0 0 0.10249 0 0.44912 0.30844 0.10249 -0.6551
Variable Index Dynamic Average 1 0.30606 0.64482 0.43945 0.40599 0.467 2.39033 1.51734
Nick Rypock Moving Average 0.08554 0.06124 0 0.14059 0.86949 0.76664 0.28737 -1.3488

Как следует из таблиц, наилучшие показатели имеют Adaptive Moving Average, Moving Average с методом усреднения Simple и Variable Index Dynamic Average. Adaptive Moving Average демонстрирует наилучшие показатели прибыльности, фактора восстановления и коэффициента Шарпа, также имеет наименьшие просадки по балансу и средствам. У Variable Index Dynamic Average наибольшая чистая прибыль, но другие показатели не самые высокие. Результаты тестирования для AMA, SMA и VIDYA приведены на рис. 23-28.

Рис. 23. График баланса (средств) Adaptive Moving Average

Рис. 24 . Отчет для Adaptive Moving Average

Рис. 25. График баланса (средств) Simple Moving Average

Рис. 26 . Отчет для Simple Moving Average

Рис. 27. График баланса (средств) Variable Index Dynamic Average

Рис. 28 . Отчет для Variable Index Dynamic Average

Из рис. 23-28 видим AMA имеет наименьшее количество сделок и наибольший процент прибыльных сделок. SMA и VIDYA имеют большую прибыль за счет большего количества сделок, при этом количество прибыльных сделок превышает убыточные. Сильных просадок на графиках AMA, SMA и VIDYA не наблюдается.

Результаты тестирования на валютной паре AUDUSD

Результаты тестирования на валютной паре AUDUSD представлены в таблице:

Наименование скользящей средней Оптимизируемые параметры и их значения Количество трейдов Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная
просадка по средствам
Moving Average (метод усреднения Simple) Период —7, Growth factor — 0.0009 78 262.48 1.36 1.23 0.11 175.85 (1.74%) 214.18 (2.11%)
Moving Average (метод усреднения Exponential) Период — 40, Growth factor — 0.0004 24 652.88 2.62 2.82 0.47 206.76 (1.93%) 231.76 (2.16%)
Moving Average (метод усреднения Smoothed) Период — 21, Growth factor — 0.0004 24 651.18 2.61 2.81 0.47 206.76 (1.93%) 231.76 (2.16%)
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) Период — 32, Growth factor — 0.0005 24 383.64 1.97 2.25 0.30 116.38 (1.11%) 170.24 (1.62%)
Adaptive Moving Average Период — 21, Growth factor — 0.0007 58 252.39 1.30 0.54 0.11 392.15 (3.80%) 464.47 (4.48%)
Double Exponential Moving Average Период — 40, Growth factor — 0.0006 39 296.15 1.70 1.53 0.20 156.62 (1.51%) 193.02 (1.86%)
Triple Exponential Moving Average Период — 21, Growth factor — 0.001 69 273.12 1.35 1.05 0.11 228.5 (2.20%) 259.71 (2.50%)
Fractal Adaptive Moving Average Период — 38, Growth factor — 0.0007 83 109.01 1.11 0.55 0.04 142.85 (1.42%) 196.47 (1.94%)
Variable Index Dynamic Average Период EMA — 26, период CMO — 5, Growth factor — 0.0006 23 697.59 2.99 2.96 0.53 151.35 (1.41%) 235.38 (2.19%)
Nick Rypock Moving Average Fact — 22, Growth factor — 0.0006 34 509.27 1.90 2.55 0.28 94.58 (0.9%) 200 (1.89%)

Нормированные результаты представлены в таблице (желтым выделены наилучшее результаты, красным — наихудший):

Наименование скользящей средней Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная просадка по средствам Сумма показателей без учета просадок Сумма показателей с учетом просадок
Moving Average (метод усреднения Simple) 0.26075 0.12921 0.28183 0.13463 0.27311 0.14934 0.80642 0.38397
Moving Average (метод усреднения Exponential) 0.92404 0.80629 0.93942 0.86552 0.37699 0.20909 3.53527 2.94919
Moving Average (метод усреднения Smoothed) 0.92115 0.8006 0.93639 0.86226 0.37699 0.20909 3.5204 2.93433
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) 0.4666 0.45691 0.70658 0.52861 0.07326 0 2.1587 2.08544
Adaptive Moving Average 0.2436 0.10105 0 0.13347 1 1 0.47812 -1.5219
Double Exponential Moving Average 0.31795 0.31405 0.40942 0.31848 0.20849 0.07742 1.3599 1.07399
Triple Exponential Moving Average 0.27882 0.12776 0.20999 0.14014 0.45005 0.30408 0.75672 0.00259
Fractal Adaptive Moving Average 0 0 0.00473 0 0.16221 0.08915 0.00473 -0.2466
Variable Index Dynamic Average 1 1 1 1 0.19078 0.22139 4 3.58783
Nick Rypock Moving Average 0.68004 0.42124 0.82757 0.48773 0 0.10115 2.41659 2.31545

Как следует из таблиц, наилучшие показатели имеют Variable Index Dynamic Average, и Moving Average с методами усреднения Exponential и Smoothed. VIDYA демонстрирует наилучшие показатели чистой прибыли, прибыльности, фактора восстановления и коэффициента Шарпа. EMA и SMMA имеют почти одинаковые показатели и одинаковое количество сделок. Результаты тестирования для VIDYA, EMA и SMMA приведены на рис. 29-34.

Рис. 29. График баланса (средств) Variable Index Dynamic Average

Рис. 30 . Отчет для Variable Index Dynamic Average

Рис. 31. График баланса (средств) Exponential Moving Average

Рис. 32 . Отчет для Exponential Moving Average

Рис. 33. График баланса (средств) Smoothed Moving Average

Рис. 34 . Отчет для Smoothed Moving Average

Из рис. 29-34 видим, что графики баланса (средств) для VIDYA, EMA и SMMA примерно одинаковы, у VIDYA больше прибыльных трейдов, чем EMA и SMMA. Валютная пара AUDUSD обладает низкой волатильностью, что и объясняет полученные результаты.

Из результатов тестирования на валютных парах EUR USD, GBPUSD, USDJPY, USDCAD, AUDUSD можно сделать следующие выводы:

  • наилучшие результаты на валютных парах с высокой ( GBPUSD, USDJPY) и низкой волатильностью ( AUDUSD) показала Variable Index Dynamic Average
  • на валютной паре USDCAD наилучшие показатели у Adaptive Moving Average, однако на валютной паре EUR USD она демонстрирует наихудшие результаты
  • на валютной паре EUR USD наилучшие показатели у Triple Exponential Moving Average
  • наихудшие результаты на валютных парах GBPUSD, USDJPY, USDCAD, AUDUSD продемонстрировала Fractal Adaptive Moving Average
  • неплохие результаты продемонстрировал стандартный индикатор Moving Average с различными периодами усреднения.

Заключение

Мы рассмотрели различные скользящие средние (MA (с методами Simple, Exponential, Smoothed, Linear Weighted), DEMA, TEMA, FRAMA, AMA, VIDYA, NRMA), для каждой MA описан порядок ее расчета. Выполнены сравнение и оптимизация параметров скользящих средних в торговле при одинаковых условиях входа и выхода из рынка.

Из полученных результатов можно сделать следующие выводы:

  • оптимизируя параметры любой из рассмотренных скользящих средних, можно получить прибыльную стратегию;
  • большинство скользящих средних — вариации индикатора EMA;
  • основное преимущество скользящих средних, основанных на EMA, — уменьшение ложных сигналов во флэте и более быстрая реакция на изменение тренда;
  • наилучшие результаты показал индикатор Variable Index Dynamic Average, его можно использовать как валютных парах с высокой и низкой волатильностью, так и валютных парах со средней волатильностью.

В статье рассмотрены четыре технических индикатора (AMA, FRAMA, VIDYA, NRMA), которые отличаются от EMA способом расчета фактора сглаживания. Возможно, для кого-нибудь это послужит стимулом к созданию новой, более эффективной вариации индикатора EMA.

Индикатор Скользящие средние (Moving Average)

Индикатор Скользящие средние (Moving Average) – классический индикатор, с помощью которого можно прогнозировать направление и силу движения цен на трендовом рынке, а также определять наиболее подходящие точки входа и выхода. Данным инструментом технического анализа пользуется сегодня подавляющее большинство трейдеров.

Индикатор пересечения скользящих средних

Различают четыре основных разновидности индикатора пересечений скользящих средних:

  • SMA (простое);
  • SMMA (сглаженное);
  • EMA (экспоненциальное);
  • LWMA (линейно-взвешенное).

Самыми распространенными являются простые и экспоненциальные скользящие средние. Рассмотрим их более подробно.

Простая скользящая средняя

Простые скользящие средние представляют собой элементарные кривые линии на ценовом графике. Их основной задачей является сглаживание либо фильтрация колебаний валютных пар с целью определения вектора последующего движения.

Формируется Simple Moving Average (SMA) путем расчета средней цены за определенный промежуток времени. Сумма цен закрытия валютной пары делится на число рассматриваемых периодов. Благодаря этим кривым, можно видеть общее направление движения в недавнем прошлом и предсказать, каким будет дальнейший вектор в краткосрочной перспективе.

Необходимо учитывать, что простые скользящие средние, как и все остальные, работают с некоторым опозданием.

Чем больше рассматриваемый период, тем глаже полученная кривая и тем медленнее она реагирует на изменения. Это означает, что можно не успеть вовремя войти или выйти с позиции.

С другой стороны, использование SMA с коротким промежутком рискованно тем, что решение трейдера может оказаться неоправданно поспешным. Подобные индикаторы зачастую недостаточно фильтруют «шумы» (существенные краткосрочные отклонения от тренда), которые возникают, например, в результате появления неподтвержденных, но значимых новостей. Реагируя на такой всплеск, можно преждевременно закрыть или открыть позицию, потеряв на этом существенную часть прибыли.

Специалисты рекомендуют применять простые скользящие средние только в моменты, когда на рынке присутствует устойчивый тренд. В периоды флэта SMA малоэффективны, так как создают слишком много ложных сигналов, которые зачастую трудно игнорировать.

Из недостатков этого инструмента также стоит отметить то обстоятельство, что он одинаково оценивает все данные, вне зависимости от того, старые это показатели или совсем свежие. Тем не менее индикатор Moving Average (simple) является одним из самых надежных способов определения момента, когда заканчивается или начинается тренд. Не зря их активно применяют в качестве основного либо сглаживающего фактора во всех популярных технических индикаторах.

Экспоненциальная скользящая средняя

Экспоненциальные скользящие средние используют тогда, когда хотят снизить запаздывание, традиционно присущее Moving Average.

Если последние реагируют на изменение цены дважды (при получении нового значения и его удалении из расчета среднего показателя), то EMA делает это только единожды – при получении.

Благодаря такому свойству, придается больше веса новым данным, а, значит, индикатор быстрее реагирует на текущие изменения при улучшении качества сглаживания.

Экспоненциальные кривые считаются самыми надежными из всех разновидностей скользящих средних.

Чтобы рассчитать EMA (Exponential Moving Average), к предыдущему значению MA добавляют определенную долю последней цены закрытия. Вес, придаваемый свежим данным на длинных периодах – ниже, по сравнению с более короткими отрезками. Это означает, что чем меньше будет рассматриваемый промежуток, тем точнее отображение реальных изменений на ценовом графике. Побочным эффектом является увеличение восприимчивости к ложным сигналам.

С помощью EMA нельзя угадать, куда развернется рынок, однако после завершения разворота трейдеру предоставляется возможность быстро определить оптимальную точку входа/выхода.

Как пользоваться индикатором скользящих средних (Moving Average)

Разница между видами Moving Average, по большому счету, не слишком велика, хотя различия заметны. Нет скользящей средней, которая бы всегда располагалась дальше или ближе остальных к цене. Все они меняют свое положение, в зависимости от динамики. Наиболее «ленивыми», безусловно, являются SMA, самыми «энергичными» – экспоненциальные кривые. На ярко выраженных восходящих трендах ближе всех к цене оказывается LWMA. SMA обычно оказываются рядом с этой линией в периоды кратковременных взлетов/падений и торгов. Какой именно вариант скользящей средней выбрать, каждый определяет сам, исходя из своих привычек и стиля торговли.

Одним из наиболее распространенных вариантов применения индикатора скользящих средних – является определение тренда.

Для этого достаточно нанести на ценовой график одну скользящую среднюю. В момент, когда линия цены пересекает кривую снизу вверх и задерживается над ней, генерируется бычий сигнал (восходящий тренд). Если MA пробита сверху вниз, возникает медвежий сигнал (нисходящий). О силе тренда сообщает угол наклона относительно горизонтали – чем он меньше, тем слабее тенденция, и наоборот.

Рекомендуется создать собственную комбинацию индикатора Moving Average, максимально соответствующую вашему стилю поведения на рынке. Идеального варианта искать не стоит, так как его не существует. Выбор продолжительности периода определяется поставленными перед трейдером задачами.

  • Наиболее популярными являются 50-дневный и 200-дневный.
  • Для торговли на краткосрочных трендах рациональнее использовать короткие кривые.
  • Для долгосрочных инвестиций обычно берутся длинные MA с периодом от 100.
  • Перед тем как входить в позицию, нужно обязательно просмотреть еще и график с более длинным временным периодом.
  • Скользящие средние на обеих таблицах должны быть идентичными.

Такое дополнительное исследование может помочь избежать преждевременного входа.

Достаточно распространенным методом работы со средними скользящими является анализ одновременно двух или трех кривых, размещенных на одном графике.

Пересечение двух скользящих средних

В случае с двумя МА сигнал на покупку возникает тогда, когда линия с меньшим периодом пересекает длинную снизу. Если она нарушает границу сверху, наступает момент продажи.

Обязательным условием входа в позицию является сильный тренд, иначе эти объединенные скользящие средние, которые запаздывают с реакцией сильнее, чем одна, будут создавать еще и много ложных сообщений.

Если применяются три индикатора, то сигнал возникает в случае пересечения самой короткой линией двух остальных. Продажа и покупка осуществляются по тому же принципу, что с двумя MA: сверху вниз – скидывать, снизу вверх – приобретать.

Пересечение трех скользящих средних

Стратегии скользящих средних

Все стратегии индикатора скользящих средних основаны на пересечении скользящих средних с разным временным интервалом. На изображении выше на живом графике включены 2 МА с интервалом 5 и 20. Эти интервалы дают хорошие результаты на 30 минутном и часовом графиках. Как только длинная линия (красная) становится сверху короткой (зеленой), это – сигнал о падении цены и наоборот.

Данная стратегия скользящих средних получила большое распространение среди трейдеров бинарных опционов, так как она не требует особых навыков и знаний, как и сам инструмент торговли, о чем хорошо рассказал Алекс Кантов в статье Что такое бинарные опционы.

Вот вам хороший пример стратегии основанной на индикаторе Скользящих средних:

Красная линия выходит на вверх – сигнал к продаже – цена будет падать. Мы сразу открываем эту страницу, выбираем нужный актив и срок сделки на 2 часа. Главное условие опциона – ВНИЗ:

После покупки опциона остается только ждать, когда срок завершится, и упадет цена.

Если на момент закрытия опциона курс будет ниже чем на момент покупки, то мы получим 71% прибыли от суммы инвестиции.

А вот и результаты –

Как видно по графику, цена согласно показаниям индикатора действительно упала, а сделка принесла прибыль:

Видео про скользящие средние

Итоги

Кривые Moving Average предсказывают не будущее направление цены, а текущее, но с некоторым запаздыванием. Несмотря на это, они эффективно справляются с такими задачами, как сглаживание изменения стоимости активов и фильтрование «шумов».

MA являются базовым инструментом очень многих технических индикаторов.

  • Некоторые эксперты утверждают, что объем реальных денег, зарабатываемых с применением скользящих средних, превышает общую сумму, которая была получена при использовании всех других средств, вместе взятых.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

  • Рассказать миру:

Комментарии

Благодарю. Весьма полезная информация по скользящим средним. Однако, для практического применения они мало удобны. Ибо необходимо всё время контролировать график ожидая пересечения скользящих средних разными периодами. Добавление простого звукового сигнализатора пересечений, когда выполняется условие SMA10 = SMA30, или EMA5 = SMA20 т.е. когда два переменных значения с различными периодами сравняются. Но такой настройки я ещё не смог нигде найти. Если не затруднит, расскажите пожалуйста, каким образом таковую сигнализацию можно организовать на примере площадки Тradingview, где необходимо связать два несвязанных индикатора SMA или EMA.

Индикатор Скользящее Среднее (Moving Average, MA) [Трендовый индикатор]

Скользящее Среднее (Moving Average, сокращенно MA) — биржевой индикатор, отражающий среднее значение ценового показателя выбранного актива за определенный временной период. В расчете индикатора Moving Average используется математическое усреднение цены актива за выбранный период, который обычно обозначается в скобках после названия индикатора. Полученное среднее значение находится в прямой зависимости от движения цены.

Стандартный индикатор терминала MetaTrader 4.

Биржевые трейдеры на практике используют несколько видов индикатора Скользящая Средняя:
— простое (арифметическое) скользящее среднее — Simple Moving Average,
— экспоненциальное скользящее среднее — Exponential Moving Average,
— сглаженное скользящее среднее — Smoothed Moving Average,
— взвешенное скользящее среднее — Linear Weighted Moving Average.

Значение индикатора Moving Average может быть вычислено для любого последовательного набора данных, например: цены открытия и закрытия, максимальная и минимальная цены, объем торгов, значения других индикаторов. Иногда индикатор MA применяется для вычисления самих скользящих средних.

Главное различие между разными видами индикатора Moving Average: весовые коэффициенты, которые присваиваются последним данным. При использовании Простого Скользящего Среднего цены за период имеют одинаковый вес. Экспоненциальные и взвешенные Скользящие Средние акцентируют внимание на последних ценах.

Сигналы индикатора Moving Average

Чаще всего при использовании форекс индикатора Скользящее среднее происходит сопоставление его динамики с динамикой ценового графика. Сигнал на покупку (buy) возникает, когда ценовой график находится выше значения индикатора MA, если же цена проходит ниже скользящего среднего, мы получаем сигнал к продаже (sell). Подобная система торговли не может быть использована на рынке в качестве основной, так как имеет заметную задержку от начала трендового движения, однако Скользящую среднюю часто используют в качестве фильтрующего индикатора для определения тенденции рынка.

По аналогии с ценовым графиком Скользящая Средняя может применяться и к индикаторам. Если выбранный индикатор (чаще это будет осциллятор) поднимается выше своего скользящего среднего, восходящий тренд будет продолжаться. Если индикатор опускается ниже MA, продолжится нисходящее движение.

Формула для расчета индикатора Moving Average:

Индикатор Simple Moving Average или простое Скользящее Среднее рассчитывается как простое среднее от цены закрытия (открытия и т.д.) за выбранное количество периодов.

где:
— SUM — сумма;
— CLOSE (i) — цена закрытия текущего периода;
— N — число периодов расчета.

Индикатор Exponential Moving Average или Экспоненциальное Скользящее Среднее рассчитывается с помощью добавления к предыдущему значению индикатора MA определенной доли текущей цены закрытия. В случае EMA больший вес имеют последние цены закрытия.

где:
— CLOSE(i) — цена закрытия текущего периода;
— EMA(i-1) — значение MA предыдущего периода;
— P — доля значения цен.

Индикатор Smoothed Moving Average или Сглаженное Скользящее Среднее рассчитывается в два этапа:

Первое значение индикатора рассчитывается по аналогии с простым мувингом:

Далее значения рассчитываются по следующей формуле:

где:
— SUM — сумма;
— SUM(1) — сумма цен закрытия (отсчет от предыдущего бара);
— SMMA (i — 1) — SMA предыдущего бара;
— SMMA (i) — SMA текущего бара за исключением первого;
— CLOSE (i) — текущая цена закрытия;
— N — период сглаживания.

Индикатор Linear Weighted Moving Average или Линейно-взвешенное Скользящее Среднее рассчитывается следующим образом: последним данным отдается больший вес, ранним — меньший. LWMA рассчитывается как умножение каждой из цен закрытия на определенный весовой коэффициент.

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

где:
— SUM — сумма;
— CLOSE(i) — текущая цена закрытия;
— SUM (i, N) — сумма весовых коэффициентов;
— N — период сглаживания.

Yuriy Fedorov

Не плохо разбираюсь в тематике биржевого рынка, автоматизировал и протестировал множество различных торговых систем.

Best Binary Options Brokers 2020:
  • BINARIUM
    BINARIUM

    The Best Binary Options Broker 2020!
    Perfect For Beginners and Middle-Leveled Traders!
    Free Education.
    Free Demo Account.
    Get Your Sign-Up Bonus Now!

  • BINOMO
    BINOMO

    Recommended Only For Experienced Traders!

Like this post? Please share to your friends:
Binary Options Brokers, Signals and Strategies
Leave a Reply

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: