АДАПТИВНАЯ СКОЛЬЗЯЩАЯ СРЕДНЯЯ

Адаптивная скользящая средняя использует постоянно меняющийся параметр сглаживания ЭСС, возрастающий в моменты, когда наклон ценового тренда приближается к вертикали, и падающий, когда наклон ценового тренда подходит к нулю. Иными словами, при быстрорастущем ценовом тренде длина периода ЭСС становится более короткой, то есть более чувствительной к новым данным, поступающим в вычисления. На ровном ценовом тренде период ЭСС удлиняется, то есть делается менее чувствительным к вхождению новых данных.

Слава Україні!

Адмін сайту, який є громадянином України та безвиїзно перебуває в Україні на протязі всього часу повномасштабної російської агресії, зичить щастя та мирного неба всім українським хлопцям та дівчатам! Також він рекомендує українським трейдерам кращих біржових та бінарних брокерів, що мають приємні торгові умови та не співпрацюють з російською федерацією. А саме:

Exness – для доступу до валютного ринку;

RoboForex – для роботи з CFD-контрактами на акції;

Deriv – для опціонної торгівлі.

Ну, і звичайно ж, заборонену в росії компанію Альпарі, через яку Ви маєте можливість долучитися як до валютного ринку, так і до торгівлі акціями та бінарними опціонами (Fix-Contracts). Крім того, Альпарі ще цікава своїми інвестиційними можливостями. Дивіться, наприклад:

рейтинг ПАММ-рахунків;

рейтинг ПАММ-портфелів.

Все буде Україна!

Идея использования адаптивной скользящей средней была разработана не так давно; в ней, безусловно, заключено рациональное зерно, однако проведенные нами предварительные тесты не дали оснований признать этот достаточно сложный метод сглаживания тренда более эффективным, нежели общепринятые подходы. Напомним, что данные, определяющие параметр сглаживания, остаются прежними – это все тот же исторический материал, используемый при любых прочих типах сглаживания. Таким образом, здесь мы имеем дело с уже известной и не раз опробованной техникой «зеркала заднего вида». Заметим также, что для графиков ценовых трендов характерны резкие краткосрочные коррекции, направленные против основного движения, – в этом случае адаптивная скользящая средняя может стать источником ложной информации. Немаловажным представляется и тот факт, что построение адаптивной скользящей средней требует большого количества сложных вычислений и, следовательно, занимает больше времени по сравнению с неадаптивными моделями. Впрочем, этот недостаток метода в ходе развития компьютерной техники может быть преодолен.

Содержание

Далее