Метод скользящей средней: простое и эффективное средство анализа временных рядов

С другой стороны, 12- и 26-дневные ЕМА популярны для дневной торговли. В 1990-х годах был предложен ряд скользящих средних с динамически изменяемой шириной окна (или сглаживающим коэффициентом), смотрите, например, Адаптивная скользящая средняя Кауфмана. Экспоненциальная скользящая средняя входит в такую категорию как индикаторы тренда. Как и простая скользящая средняя, она используется, обзор брокера forex club чтобы определить направление и силу рыночного тренда. Если EMA вычисляется впервые, вместо данных по EMA за прошлый период (EMA_previous) можно использовать результаты простой скользящей средней (SMA). Данные для очередных предыдущих недель умножаются на коэффициент альфа, а результат добавляется к оставшейся части процентов веса умноженный на предыдущее прогнозируемое значение.

Как рассчитать экспоненциальную скользящую среднюю в Excel

Если краткосрочная экспоненциальная скользящая средняя пересекает долгосрочную вверх, это обычно считается бычьим сигналом, а противоположное — медвежьим. Такие пересечения порой называют “Золотой крест” и “Крест смерти” соответственно. EMA часто используют, чтобы определить тренд и найти оптимальные точки входа в сделку и выхода из неё. Процесс повторяется для каждой точки данных во временном ряду, пока не будет обработано все ряд. Главенствующая крипта неплохо отросла, пробив важное сопротивление в районе 45к$.В данном посте рассматриваю ситуацию с локальной точки зрения.

Метод экспоненциального сглаживания скользящей средней в Excel

Для тех, кто еще не знает, что такое технические индикаторы, свечи и валютные пары, рекомендую начать чтение с первой статьи серии — Простое скользящее среднее. Как и большинство других скользящих средних, EMA больше подходит для трендовых рынков. Если рынок находится в устойчивом и сильном восходящем тренде, линия индикатора также будет отображать восходящий тренд, и наоборот.

Принцип работы метода скользящей средней

Из-за запаздывающего эффекта к этому моменту ценовое действие уже должно измениться. Таким образом, последовательное снижение скорости изменения EMA само по себе может быть индикатором, который может быть сглаживать недостатки запаздывания скользящих средних. Но хорошая новость в том, что большинство торговых платформ предлагают графики, которые выполняют эту работу за вас. Поэтому вы можете просто выбрать EMA из списка индикаторов и наложить его на актуальный график цены инструмента. Если посмотреть на график с простой скользящей средней и экспоненциальной скользящей средней, то можно и не увидеть различий. На графике выше показаны 50-дневная EMA (отмечена жёлтым) и 50-дневная SMA (отмечена зелёным).

Что такое индикатор экспоненциальная скользящая средняя (EMA)?

Напомним, что средние скользящие усредняют данные о цене, тем самым позволяя аналитику увидеть скрытые тренды. В некотором смысле, средние скользящие замедляют движение цены по графику. Для просчета любого вида скользящих средних нужно определенное количество прошлых цен.

Простое скользящее среднее (Simple Moving Average, SMA) #

1. Статьи выше, и в виде простого экспоненциального сглаживания превратился в технический индикатор.
2. Окно представляет собой количество последовательных точек данных, которые будут учитываться при вычислении среднего значения.
3. В случае некоторых собранных статистических данных более актуальным значениям присваивается больший вес.
4. У нее минимальные ошибки прогнозирования (в сравнении с трех- и четырехмесячной).

Окно представляет собой количество последовательных точек данных, которые будут учитываться при вычислении среднего значения. Например, если окно равно 3, то для каждой точки данных будет вычисляться среднее значение трех соседних точек. То есть, при вычислении WMA для временного ряда, мы считаем последние значения исходной функции более значимыми чем предыдущие, причём функция значимости линейно убывающая. Простая скользящая средняя (SMA) вычисляется путем усреднения значений временного ряда в заданном окне.

Столбец B теперь показывает 4-дневную экспоненциальную скользящую среднюю продаж. Столбец B теперь показывает 3-дневную экспоненциальную скользящую среднюю продаж. Метод скользящей средней также может быть применен для прогнозирования погоды. Например, можно рассчитать скользящую среднюю температуры за последние 7 дней, чтобы определить общую тенденцию изменения погоды. Это может помочь метеорологам предсказать, будет ли следующий день теплым или холодным. Для каждой точки данных во временном ряду вычисляется среднее значение, используя окно.

Экспоненциальная и взвешенная скользящие средние (Exponential Moving Average и Linear Weighted Moving Average) делают более весомыми последние цены. Экспоненциальная скользящая средняя — улучшенная версия что такое репо простой скользящей средней (SMA), которая даёт более точное представление о последних движениях цены на актив. Читайте далее и узнаете, как работает EMA и как с её помощью можно определять тренды.

Например, временные ряды биржевых цен обычно для каждого момента времени представлены как минимум двумя значениями — ценой сделки и её объёмом. Необходим инструмент для вычисления скользящей средней цены, взвешенной по объёму. Он может быть использован во многих других областях, где требуется анализ временных рядов и определение общей тенденции. Метод скользящей средней имеет несколько разновидностей, которые отличаются по способу вычисления среднего значения и размеру окна. Метод скользящей средней является популярным инструментом финансового анализа, позволяющим сглаживать колебания временных рядов и выявлять их общую тенденцию.

Как только поступает новая цена, сразу можно убирать самое старую цену из расчета, а вместо нее подставлять самую новую (сегодняшнюю), чтоб просчитать текущее среднее скользящее. Получается, что это скользящие средние «скользят» по графику вместе с ценой. Первым шагом является определение размера окна, которое будет использоваться для вычисления среднего значения.

Каждое значение в окне имеет одинаковый вес, и они равномерно усредняются. Например, для окна размером 3, среднее значение будет равно сумме трех значений, деленной на 3. Но ее главный недостаток заключатся в том, что каждое значение в исходных данных для нее имеет одинаковый вес. Например, для средней скользящей использующей период шести недель каждому значению для каждой недели уделяется 1/6 веса. В случае некоторых собранных статистических данных более актуальным значениям присваивается больший вес. Поэтому экспоненциальное сглаживание применятся для того, чтобы придать самым актуальным данным большего веса.

Метод имеет различные варианты, такие как простая скользящая средняя, взвешенная скользящая средняя и экспоненциальное сглаживание. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки, и выбор конкретного метода зависит от целей и особенностей анализируемых данных. Важно помнить, что метод скользящей средней не является универсальным решением и может быть неэффективным в определенных ситуациях. Поэтому перед его применением необходимо тщательно изучить данные и учитывать их особенности.

Первая статья с изложением концепции EMA называлась «Прогнозирование сезонных тенденций и трендов по экспоненциально взвешенным скользящим средним» Чарльза С. Холта (“Forecasting Seasonals and Trends by Exponentially Weighted Moving Averages” by Charles C. Holt), которая была опубликована в 1957 г. Обеспечивая систематическую разработку прогнозирующих выражений для экспоненциально взвешенных скользящих средних, метод, описанный в книге, использовался в различных отраслях для изучения трендов и структур ошибок. Скользящие средние обычно используются с данными временных рядов для сглаживания краткосрочных колебаний и выделения основных тенденций или циклов[1][2].

Индикатор экспоненциальная скользящая средняя уменьшает путаницу ежедневных ценовых действий и помогает сократить шум, снижая задержку по времени и устраняя искажение информации, которая больше не релевантна. Кроме того, он сглаживает цену и выявляет тренд, показывая паттерны, которые вы, возможно, пропустили. EMA также достаточно надежна и точна в прогнозировании будущих изменений рыночной цены.

При использовании скользящего среднего (Moving Average)  почти всегда возникает лаг, и для его уменьшения техническим аналитикам необходима экспоненциальная скользящая средняя. Показатель Exponential Moving Average (EMA) придает последним ценам больший вес по сравнению с предыдущими значениями. Этот факт позволяет реагировать на текущие изменения рыночных цен быстрее, чем при использовании простых скользящих средних. Вес последней цены зависит от периода скользящего среднего, и чем этот период короче, тем больший вес имеет последняя цена. Другими словами, если десятипериодная EMA придаст последней цене18,18% веса, то двадцатипериодная добавит 9,25%. Проводя подробные вычисления, нетрудно заметить, что советы начинающим трейдерам форекс будет сложнее в расчете, чем простая средняя сумма.