1.3. Экспоненциальные скользящие средние

В попытках обуздать рынок трейдеры иногда идут по тому же пути, по которому идут создатели автомобилей: и те и другие одновременно с созданием новых моделей автомобилей или индикаторов занимаются модифицированием уже имеющихся. Скользящее среднее – живой пример к этому утверждению, потому что вслед за простым и взвешенным скользящим средним возникло еще одно – экспоненциальное! А для чего? Чтобы еще лучше видеть рынок, еще увереннее принимать решения... еще... еще... еще...

Экспоненциальное скользящее среднее (ЕМА), так же как и WMA, имеет свои преимущества перед SMA с точки зрения отслеживания тренда. ЕМА придает больше значения последним, новым данным и более четко реагирует на изменения, происходящие на рынке в настоящий момент. В то же время, как и WMA, ЕМА не «вздрагивает» в ответ на «выпадение» старых данных из списка участвующих в расчете.

Но и от WMA экспоненциальное скользящее среднее имеет одно важное отличие: при его расчете учитываются все цены предыдущего периода, а не только того отрезка, который задан при установке периода. Как это делается? Очень просто: каждое новое значение ЕМА рассчитывается с использованием предыдущего значения того же ЕМА! В итоге получается, что самое последнее ЕМА будет в какой-то степени зависеть даже от самого первого своего значения, находящегося на графике гораздо левее.

На рис. 1.3.1 приведены графики ЕМА для n = 8 и n = 21.

Для более наглядного сравнения средних между собой на рис. 1.3.2 приведены простая, взвешенная и экспоненциальная средняя для графика курса иены с периодом, равным 21.

Для тех, кто интересуется методом расчета экспоненциального скользящего среднего (ЕМА), приводим формулу:

EMA(t) = EMA(t – 1) + s x (P(t) – EMA(t – 1)),

P(t) – значение цены в момент времени t, EMA(t – 1) – значение ЕМА в предыдущий момент времени, параметр s называется «сглаживающим множителем» (smoothing factor), его значение аналитик подбирает, исходя из целей своего анализа. Стандартная рекомендация в руководствах по техническому анализу:

s = 2 / (n + 1),

где n – целое число, равное ширине окна, при которой простое скользящее среднее может считаться эквивалентным экспоненциальному среднему со сглаживающим множителем s.

Содержание

Далее