Moving Average — Скользящее среднее

Рейтинг самых честных брокеров бинарных опционов в 2020 году:
  • БИНАРИУМ
    БИНАРИУМ

    1 место в рейтинге! Гарантия честности и надежности брокера. Лучшие условия для новичков — бесплатное обучение и демо счет. Зарегистрируйтесь и получите бонус:

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.

Как пользоваться индикатором moving average 100% эффективно

Сколько существуют финансовые рынки, столько и moving average. Я не знаю ни одного другого индикатора столь же полезного и простого, как скользящая средняя, или на основании которого было бы разработано столько других трендовых инструментов. В этой статье вы найдете всё, что нужно знать о скользящих средних: от их типов до системы, как ими эффективно пользоваться.

p, blockquote 1,0,0,0,0 —>

p, blockquote 2,0,0,0,0 —>

p, blockquote 3,0,0,0,0 —>

Быстрый переход к главным темам данного поста:

Что собой представляет индикатор MA

Существуют разные формы скользящих средних и их типы не очень-то, по правде, разнятся. Но, основная цель для всех остается одной: помочь трейдеру определить тренд торгового инструмента, путем усреднения и сглаживания его цены и отображения на графике в виде линии.

p, blockquote 5,0,0,0,0 —>

Предназначение moving average:

p, blockquote 6,0,0,0,0 —>

  • Рынки, на которых используется: фондовый, Форекс, срочный;
  • Инструменты: акции, валютные пары, фьючерсы и пр.;
  • Предпочтительные таймфреймы: от минутного или часового графика до дневного и недельного;
  • Группа: относится к трендовым индикаторам;
  • Как используется: чаще для фильтра и отбора трендовых бумаг; реже для торговли.

Виды скользящих средних

Все разновидности индикаторов MA имеют базовый принцип расчета: суммируется цена за n количество баров и делится на этот же период n. Разница в том, что разные типы скользящих линий не одинаково относятся к свежим и более старым ценам в заданном периоде. В связи с этим выделяют их 2 глобальных вида:

p, blockquote 7,0,0,0,0 —>

  1. Простая или simple скользящая средняя
  2. И взвешенная или weighted.

Simple moving average и её формула расчёта

Самая простая, но й эффективная средняя. Что значит SMA 10? Сперва заметим, что как правило, линии строят по ценам закрытия свечи. Значит, суммируются значения цены закрытия последних 10 баров на графике и делятся на 10. Когда появляется новый бар, то он учитывается в расчете, а в «хвосте» один отбрасывается.

p, blockquote 8,0,0,0,0 —>

Формула индикатора простой скользящей средней имеет следующее описание:

p, blockquote 9,0,0,0,0 —>

(C.p.1 + C.p.2 + … C.p.n) / n, C.p. – цена закрытия, а n – количество периодов (баров или свечей).

p, blockquote 10,0,0,0,0 —>

Weighted moving average с формулой

Здесь существует множество модификаций, но принцип один: более новые данные имеют больший вес, чем старые. Это позволяет линиям такого типа более быстро реагировать на ценовые колебания.

p, blockquote 11,0,0,0,0 —>

Пример можно привести на тех же 10 свечах. Вес последней десятой свечи будет наиболее важным для игроков, поэтому ей присваивается коэффициент значимости 10. Следующая девятая свеча будет менее значима и получит оценку 9 и так далее. Дальше рассчитать можно аналогично представленной выше формуле.

p, blockquote 12,0,1,0,0 —>

Ниже на примере можно сравнить две линии: simple и weighted. Хотя период у обоих одинаковый и равен десяти, но взвешенная скользящая более «плотно» следует за ценой.

p, blockquote 13,0,0,0,0 —>

Посмотрим, какие основные есть модификации взвешенной скользящей средней:

p, blockquote 14,0,0,0,0 —>

  1. Экспоненциальная или exponential. Часто будете видеть её аббревиатуру – EMA. Посмотрите на графике ниже, насколько шустрее она реагирует на ценовые колебания сравнительно с простой MA, но от своей предшественницы отстаёт:
  2. Сглаженная или smoothed MA. Она интересна тем, что наибольший приоритет для неё имеет заданный трейдером в настройках период, но исторические данные в ней учитываются также, хотя в значительно меньшей степени. Это приводит к очень плавному её ходу. Смотрите сами:
  3. Адаптивная или adaptive, AMA – её разработал финансист и фьючерсный трейдер Перри Кауфман, в честь которого она часто и называется – скользящая средняя Кауфмана или Kaufman, KAMA.

Фишка её в том, что она «адаптируется» к ситуации на бирже: во флэте она менее чувствительна к ценовым изменениям и может быть практически прямой, что уменьшает количество ложных сигналов, но в тренде сразу прилипает к цене. Следовательно, в настройках у нее больше параметров. Теперь сравним её с другими линиями:

p, blockquote 15,0,0,0,0 —>

  1. Hull moving average или HMA – названа в честь своего автора, математика и трейдера Алана Хала. Посмотрите на неё ниже и вы сразу увидите, что она самая «шустрая». Преимущества: ранние торговый сигналы и визуальное разделение цветом её восходящего и нисходящего сегментов.

И это еще далеко не все разновидности. Попытки сократить задержку простой MA привели к созданию двойной и тройной экспоненциальной скользящей средней (DEMA, TEMA), Уайлдера, JMA и других.

p, blockquote 16,0,0,0,0 —>

Все они имеют схожий принцип и все равно задержку, хоть и в некоторых случаях небольшую.

p, blockquote 17,0,0,0,0 —>

Настройки и параметры

Скользящая средняя является абсолютно пользовательским индикатором, что значит, трейдер может свободно выбирать период какой ему нужен при создании линии. В основном, что вы будете видеть в настраиваемых параметрах:

p, blockquote 18,0,0,0,0 —>

  1. Период – количество свечей, которое буде принято в расчет. Чем выше настройки периода, тем менее будет чувствительна MA и более сглаженной или smoothing. Чем ниже параметры, тем ближе к цене будет средняя находится.
  2. Смещение – можно сдвигать их в будущее или прошлое. На графике это будет отображаться смещением moving average вниз или вверх соответственно. Такие параметры используются в индикаторе Ишимоку и позволяют «играть» с фактором запаздывания.
  3. Цена – в формулу расчета будет вставлена та цена, которую вы укажите в параметрах. Стандартом является цена закрытия бара. Хотя это может быть максимум, как например, в индикаторе Ишимоку, минимум или открытие.
  4. Другие настройки – например, адаптивная скользящая средняя имеет параметры для флэта и тренда. Многое также зависит от торговой платформы, в которой вы проводите технический анализ.

Какие тайм фреймы, рекомендуемые для индикатора скользящая средняя? Абсолютно все: минутный, часовой, дневной, недельный и даже месячный графики.

p, blockquote 19,0,0,0,0 —>

Настройки периода для разных таймфреймов подбираются индивидуально, либо копируются схемы прибыльных торговых систем. Обращайте внимание на то, что параметры, которые работают на дневке, не факт, что подойдут H4 или H1 и тем более M15, M10, M1.

p, blockquote 20,0,0,0,0 —>

Наиболее часто встречаемые настройки периода скользящих средних: 10, 20, 30, 50, 75, 100, 150, 200.

Чаще всего применяют простую и экспоненциальную moving averages.

Наиболее чувствительными их типами, то есть быстрее всего реагирующими на цену, будут: Хала скользящая средняя и тройная экспоненциальная.

Быстрая и медленная скользящая

Очень часто для технического анализа финансовых инструментов или в торговых стратегиях применяются две, три и даже больше скользящие средние. Они имеют разный период в настройках и соответственно именуются медленными или быстрыми. Необходимо различать эти два понятия.

p, blockquote 22,0,0,0,0 —>

  1. Быстрая MA – имеет меньший период, является более чувствительной к изменениям цены и следует ближе к ней;
  2. Медленная скользящая средняя – имеет больший период, более сглаженная и находится далее от цены.

По исследованиям компании Мерил Линч наиболее часто в торговых стратегиях используются две MA – быстрая и медленная.

Как использовать в техническом анализе

Дальше мы рассмотрим 4 самые важные по значимости функции moving average для трейдера, с небольшими комментариями к каждому.

p, blockquote 24,1,0,0,0 —>

  1. Определение тренда. Это основная функция данного индикатора. Он является запаздывающим, поэтому не прогнозирует начало новой тенденции, а лишь говорит о том, что уже и так видно. Но, это идеальный индикатор для отбора трендовых бумаг при помощи фильтров. Об этом поговорим дальше в статье.
  2. Определение моментума. Это импульс, или скорость, с которой движется цена. Чем ближе к вертикали наклон скользящей средней, тем выше моментум. Если имеются 2 MA: быстрая и медленная, то чем больше между ними расстояние, тем выше моментум. Импульс лучше всего смотреть на MACD, который работает на основе скользящих средних.
  3. Поддержка и сопротивление. Очень часто цена, приближаясь к moving average, находит в ней уровень и разворачивается. Особенно часто это прослеживается с 200-периодной MA. Но считать линию на графике поддержкой или сопротивлением – это очень противоречивое утверждение. Будьте с ним осторожны, особенно, если увидите торговые стратегии, основанные на нем.
  4. Постановка стоп лосс. Суть в том, чтобы «запрятать» ограничитель убытков за MA, основываясь на том, что последняя является поддержкой или сопротивлением. Как относится к подобному утверждению, вы уже знаете.

Как практически пользоваться в трейдинге

Есть два трейдерских лагеря. К одному относятся те, кто любой индикатор рассматривают, как потенциальный инструмент для генерации торговых сигналов. Ко второму те, кто пользуется индикаторами для индикации бумаг с какими-то определённым характеристиками, которые несут торговые возможности.

p, blockquote 25,0,0,0,0 —>

Следовательно, пользоваться индикатором moving average можно двояко:

p, blockquote 26,0,0,0,0 —>

  1. Для отбора акций или других бумаг при помощи настроенного фильтра по скользящим средним;
  2. Непосредственная торговля со скользящими средними, то есть их использование для генерации торговых сигналов.

Вот об этом далее поговорим.

ТОП лучших брокеров бинарных опционов на русском языке:
  • БИНАРИУМ
    БИНАРИУМ

    1 место в рейтинге! Гарантия честности и надежности брокера. Лучшие условия для новичков — бесплатное обучение и демо счет. Зарегистрируйтесь и получите бонус:

p, blockquote 27,0,0,0,0 —>

Отбор и фильтр акций

Суть заключается в том, что нам нужны бумаги, отвечающие определенным критериям. Один из главных – тренд. Все любят акции, которые движутся с выраженной тенденцией.

p, blockquote 28,0,0,0,0 —>

Если всех их просматривать и фильтровать визуально, то согласитесь, это не дело. А если отобрать сначала те, по которым MA показывают тренд, а дальше завершить процесс визуальным отбором, то это уже называется оптимизация времени.

p, blockquote 29,0,0,0,0 —>

  1. 200 дневная скользящая средняя. Один из наиболее известных фильтров. Принято, что она является границей между быками и медведями. 200 MA наносится на дневной график, независимо от того, на каком тайм фрейме торгуете вы.

Все инструменты, цены которых выше этого индикатора, рассматриваются только на покупку, ниже – на продажу. Это базовое правило.

p, blockquote 30,0,0,0,0 —>

  1. Фильтрация при пересечении скользящих средних. Нанеся на график любые 2 moving average, мы получаем возможность отбирать трендовые бумаги.

Если быстрая скользящая средняя выше медленной – восходящая тенденция, если наоборот – нисходящая.

Две большие группе акций, которые выше и ниже 200 МА, мы дополнительно фильтруем по пересечению, чтобы еще больше сузить круг отбора.

p, blockquote 32,0,0,0,0 —>

  1. Поиск откатов в свинг трейдинге. Все, о чем мы здесь говорим, более детально и с примерами расписано в других статьях этого сайта, посвященных комплексной стратегии свинг трейдинга .

Имея одну группу акций, которые находятся выше 200-периодной линии и с восходящим трендом по пересечению медленной и быстрой линий, и вторую группу, с противоположными параметрами, нам осталось отфильтровать их по цене, после чего можно приступать к визуальному отбору.

p, blockquote 33,0,0,0,0 —>

Суть фильтра в том, что цена должна находится между медленной (30 EMA) и быстрой (10 SMA). Именно в этом промежутке заканчиваются «здоровые» откаты, за которыми последует прежняя, потенциально прибыльная тенденция.

p, blockquote 34,0,0,0,0 —>

Торговля по скользящим средним

Все стратегии, основанные на средних линиях, имеют большой плюс, что они следуют за трендом и позволяют трейдеру получить хорошую прибыль. Большой их минус в том, что фактор отставания, присущий всем трендовым индикаторам, «съедает» великую часть этой прибыли.

p, blockquote 35,0,0,0,0 —>

Я не сторонник торговли по скользящим средним, то есть чтобы они давали сигналы там покупай, а там продавай. И дальше мы не будем рассматривать стратегии в полном объеме, каким они должны быть: со стоп лосс, риск менеджментом и т.д. Посмотрим в общем, как пользоваться скользящими средними в качестве генераторов сигналов.

p, blockquote 36,0,0,1,0 —>

  1. Стратегии со скользящей средней и пересечением её ценой. Естественно, лучше брать скользящую Халла или тройную экспоненциальную, которые имеют наименее выраженное запаздывание.

Сигнал на покупку возникает при закрытии свечи выше линии, на продажу – ниже. Закрытие открытой позиции происходит по противоположному сигналу.

На изображение нанесена HMA. Много мелких сделок с небольшими убытками, которые с лихвой покрываются прибылью от трендовых трейдов. Но такая хорошая картинка будет только, если на рынке есть тенденция.

p, blockquote 38,0,0,0,0 —>

  1. Две скользящие средние и более – стратегия основана на их пересечении между собой.

Сигнал для покупки, когда быстрая MA пересекает медленную снизу-вверх, а на продажу – наоборот, сверху-вниз. Закрытие открытой позиции происходит по противоположному сигналу.

На примере выше есть две пары скользящих: в серых тонах – 10 и 30 SMA, а в цветных – 50 и 100 EMA. Первая пара за представленный период успела перехлестнуться 2 раза, а вторая – ни разу, хотя была близка к этому. Итог – чем выше период средней, тем меньше сигналов (и положительных и ложных).

p, blockquote 40,0,0,0,0 —>

  1. Конверты скользящих средних или envelope – смещение линий на определенный процент вверх и вниз. Полосы Боллинджера, визуально схожий индикатор, но имеющий другой принцип расчета, полностью вытесняет этот инструмент.

Покупка, когда цена пересекает нижнюю среднюю вниз, а продажа наоборот – когда верхнюю скользящую вверх. Выход по пересечению ценой противоположной MA.

p, blockquote 42,0,0,0,0 —>

Какие индикаторы лучше всего дополняют

Все трендовые индикатора хорошо сочетаются с осцилляторами, самые известные из которых: RSI , CCI , стохастик. Запаздывание первых хорошо нивелируется опережающими свойствами вторых.

p, blockquote 43,0,0,0,0 —>

В свинг трейдинге, где мы пользуемся скользящими средними для определения тренда, можно с пользой применять осцилляторы для поиска откатов. Подробнее читайте « Использование индикатора RSI в свинг трейдинге ».

p, blockquote 44,0,0,0,0 —>

Другие индикаторы на основе скользящих средних

Самый известный и любимый многими – это MACD . Его линейный вариант и гистограмма полностью основаны на moving average.

p, blockquote 45,0,0,0,0 —>

З других известных: Аллигатор, полосы Боллинджера , Ichimoku и др. Если вам придется ими пользоваться, помните, что они также имеют фактор запаздывания.

p, blockquote 46,0,0,0,0 —>

Итоги

Напоследок несколько простых вопросов по теме скользящих средних и свинг трейдинга. Прошу ответить на них в комментариях:

p, blockquote 47,0,0,0,0 —>

  • Пробовали ли вы на практике стратегию описанную на сайте?
  • Какие имеете результаты?

p, blockquote 48,0,0,0,1 —>

Скользящее среднее (Moving Average): полный обзор индикатора на Forex

Среди достаточно большого количества индикаторов отдельно стоит выделить скользящее среднее. Именно с неё стоит начинать знакомство с индикаторным анализом . Дело в том, что сама по себе скользящая средняя является основой для большого количества индикаторов разных категорий – от простейших осцилляторов до такой сложной и практически полноценной торговой системы как индикатор Ишимоку . Также большое количество торговых стратегий, особенно, краткосрочных, предполагают использование мувингов.

Что такое скользящее среднее?

Скользящее среднее (индикатор moving average , MA , машка, мувинг) – это инструмент технического анализа , который представляет собой линию, состоящую из множества усреднённых значений цены за определённый промежуток времени. То есть в данный момент она показывает среднее значение, взятое от цен за величину периода.

А теперь простыми словами: вот есть часовой график евро/доллара, на котором используется индикатор moving average с параметром 100. Соответственно, индикатор посчитает сумму последних ста значений баров, поделит на 100, и в итоге получится усреднённое значение, которое будет соответствовать текущему бару. Для следующего будет сделано то же самое, поэтому у нас и получается линия, каждая точка которой посчитана и представляет самостоятельное значение для отрезка графика.

Индикатор скользящая средняя

Индикатор скользящая средняя – это универсальный инструмент, который даёт широкие возможности для анализа. Она может быть посчитана разными способами, применена к разным величинам, то есть это гибкий и разносторонний индикатор, который применяется с давних пор. Мы рассмотрим, что нам даёт каждый из методов расчёта, какие бывают торговые системы на основе мувингов, основные принципы работы, преимущества и недостатки, а также отдельно рассмотрим самые важные моменты, которые необходимо знать трейдеру. Индикатор moving average входит в список стандартных индикаторов терминала MetaTrader и относится к группе трендовых.

Расчётная величина

После прочтения определения встаёт логичный вопрос – а к какой величине применяется вся процедура усреднения и как вообще проводится настройка moving average . В течение всего бара цена показывала множество разных значений, поэтому и посчитать тоже можно по-разному. Рассмотрим варианты, которые предлагаются в индикаторе. В целом, они довольно стандартны и такой перечень можно встретить во многих других индикаторах, в которых расчёт ведётся по множеству баров:

  1. Закрытие бараценовое значение на момент окончания текущего периода времени. Это самое распространённое значение, которое обычно ставится по умолчанию. Основным преимуществом такого выбора является тот факт, что закрытие – наиболее близкое к текущей цене значение. Соответственно, таким образом посчитанный индикатор moving average будет наиболее актуальным.
  2. Открытие бараценовое значение на момент начала нового периода, часто совпадает с закрытием предыдущего бара. В целом ничего особенного, можно лишь отметить, что даже при сильном движении в какую-либо сторону последнего бара, участвующего в расчёте, сама скользящая средняя не двигается, так как открытие не меняется. Зато на открытии следующего бара может возникнуть резкое изменение значения мувинга.
  3. По экстремумам. Здесь мы выбираем либо самое большое значение, которое было за период бара, либо самое маленькое. Довольно экзотический вариант, который встречается не так и часто.
  4. Усреднённое значение указанных выше максимального и минимального значения. То есть складывается High и Low , далее эта сумма делится на 2. Таким образом, на сам индикатор moving average , а, вернее, его текущее значение, воздействие оказывается только в том случае, когда эти значения меняются в течение формирования бара.
  5. Ещё более сложное усреднённое значение, состоящее из описанных ранее двух экстремумов и добавленного к ним значения цены закрытия. В итоге получается сумма из 3 элементов, которая делится на 3. В этом случае у нас получается относительный баланс между усреднением и наиболее актуальной ценой – закрытием.
  6. Наиболее сложный вариант, который очень редко применяется – к предыдущему значению суммы трёх величин добавляется ещё раз цена закрытия, то есть в итоге будет сумма, состоящая из:
  • максимума;
  • минимума;
  • цены закрытия х2.

Она делится на 4 и в итоге образуется ещё более сбалансированное между усреднением и закрытием значение.

Варианты вычисления скользящей средней

Усреднять значения можно по-разному. Индикатор moving average даёт возможность выбрать один из стандартных типов алгоритма расчёта, которые пользуются популярностью у трейдеров. Одни виды больше подходят для использования в долгосрочных стратегиях, другие же, наоборот, хорошо себя проявляют при скальпинге, иногда в одной торговой системе совмещаются несколько разных типов. Итак, рассмотрим виды скользящих:

Разновидности скользящих средних

  1. Простая. Это самое обыкновенное усреднение, которое только может быть – суммирование всех значений цены на периоде и деление на величину этого периода. По сути это получается простое среднее арифметическое всех значений. Именно этот тип часто используют в среднесрочных и долгосрочных стратегиях, а также отдельно с круглыми крупными значениями, о чём будет сказано позже. Обозначается как SMA .
  2. Экспоненциальная. Это означает, что у нас теперь в последовательности ценовых значений для скользящей средней будет неравномерное распределение ролей этих самых значении. Самый отдалённый будет иметь самую маленькую роль, а текущий бар – максимальную. Такое распределение по весам делается экспоненциально, отсюда и название – EMA . Как не сложно догадаться, такая скользящая средняя будет активнее реагировать на изменения цены, особенно, на развороты и резкие колебания.
  3. Линейно-взвешенная. Третий тип подразумевает всё то же самое, что и второй, то есть у нас есть распределение по удельному весу каждого значения. Однако, теперь это будет у же не экспоненциальное распределение, а равномерное, от последнего к текущему рост будет линейным, отсюда и название – LWMA . В принципе, она схожа с предыдущим типом, но реакция происходит чуть медленнее. По сути это как промежуточный этап между простой скользящей средней и экспоненциально взвешенной.
  4. Сглаженная. Последний тип – индикатор moving average , в котором используется сглаживание ( SMMA ).

Работа индикатора moving average

Теперь разберёмся в том, как пользоваться moving average и в его сигналах:

1. Указание тренда. Индикатор не просто так находится в графе “Трендовые”. Он показывает общее направление рынка, которое в данный момент является приоритетным с точки зрения средних цен. Вот как это рассматривается:

  • наклон линии скользящей средней вверх свидетельствует о том, что цены постепенно повышаются и рынок находится в бычьем тренде ;
  • наклон вниз показывает медвежий тренд;
  • горизонтальное направление указывает на флэтовое состояние рынка, консолидацию, а также может появляться на разворотах трендов в тот момент, когда индикатор скользящая средняя меняет направление линии.

Что показывает индикатор

Нужно понимать, что из-за формулы расчёта наша линия всегда будет опаздывать, то есть индикатор moving average относится к запаздывающим. Единственный способ сократить это запаздывание – настройка moving average на уменьшение периода, что вызовет более быструю реакцию на разворот цен. Но в этом случае нужно искать некоторый баланс – уменьшение периода сразу же приведёт к тому, что коррекции на тренде будут отражаться на поведении. То есть, с одной стороны нам надо сохранить чувствительность линии, а с другой продолжать фильтровать незначительные колебания котировок . Как вариант – применять экспоненциально взвешенный вид скользящей средней. Он быстрее реагирует на изменения.

2. Использование скользящих средних как поддержек и сопротивлений. Мы знаем о таких понятиях как поддержка и сопротивление в разрезе горизонтальных уровней. Но те же самые принципы прекрасно работают и в случае с нашим индикатором. То есть мы можем выделить такие значения периода, при которых график на трендовом участке будет закрепляться над/под средней и отбиваться от неё по мере движения. Для этого потребуется подобрать подходящий период исходя из следующих важных аспектов:

  • средний диапазон колебаний в течение одного бара выбранного тайм фрейма ;
  • средний диапазон колебаний за торговые сутки у выбранного торгового инструмента;
  • средний диапазон колебаний за неделю/месяц.

Скользящая средняя как динамическое сопротивление

Это важно по одной простой причине – рынок не стоит на месте, он движется то с одним ускорением, то с другим, затем вообще переходит во флэт. Если средние значения вышеперечисленных параметров снижаются, значит, нужно искать подходящие периоды для индикатора moving average с учётом снижения волатильности, следовательно, уменьшать период. Также нужно принимать во внимание и характер самого инструмента. Например, фунтовые пары обычно имеют достаточно высокий показатель средних диапазонов, поэтому излишние колебания нужно фильтровать. Да и вообще лучше подбирать экспериментальным путём. Перебирая значения, которые подходят за последние недели/месяцы.

Применение скользящей средней в стратегиях

Разобравшись как пользоваться moving average , перейдём к основным элементам торговых систем, построенных или включающих в себя данный индикатор. Итак, помимо очевидного указания тренда, скользящие средние используются в следующих вариантах:

1. Пересечение скользящих средних. Это почти базовый сигнал, который наряду с наклоном самой линии является наиболее часто используемым. Здесь могут быть разные сигналы, которые зависят от природы этих пересечений:

  • использование разных периодов приведёт к тому, что скользящая средняя с меньшим периодом будет пересекать среднюю с большим периодом при смене тренда;
  • использование разных типов индикатора moving average может дать тот же эффект, например, простая скользящая будет реагировать на развороты медленнее, чем экспоненциальная, что приведёт к пересечениям на разворотах.

Пересечение скользящих средних

Вообще, стоит отметить, что на пересечениях построено множество стратегий. Причём сложность самой системы может быть разной – от простейших двух мувингов с различными периодами до десятка средних, различающихся как периодами, так и типами. Но обычно используют не более трёх – этого вполне достаточно для фильтрации ложных сигналов и своевременного входа в рынок.

2. Второй популярный вариант торговли, когда используется индикатор moving average – трейдинг по конверту из скользящих средних. Для этого используется такой параметр как смещение по вертикали. Он выражен в процентах, которые берутся от текущее цены торгового инструмента. Такое смещение оставляет без изменений саму форму скользящей средней, происходит лишь вертикальное перемещение. Здесь можно действовать двумя способами:

  • наложить на график индикатор moving average и сместить его на необходимый уровень, после чего наложить ещё один и также сместить его уже в другую сторону на тот же уровень;
  • использовать базовый индикатор Envelopes , который уже сам делает конверт, нам нужно лишь задать период первоначальной скользящей средней, а также процент смещения.

Трейдинг по конверту из скользящих средних

В итоге у нас получается подвижный канал, состоящий из двух мувингов, который при правильно подобранном периоде и смещении будет показывать актуальные границы движения цены. Это можно использовать как в торговле на флэтовых участках рынка, так и в трендовых движениях, но тогда рассматривается только главное направление рынка.

Заключение

Скользящая средняя является простым, удобным и эффективным инструментом анализа, который может быть полезен практически в каждой торговой системе, по крайней мере, в качестве дополнительного фильтра, указателя тренда, динамического сопротивления/поддержки. Всё это делает мувинг одним из самых популярных индикаторов среди трейдеров.

Брокеры бинарных опционов, дающие бонусы за регистрацию:
  • БИНАРИУМ
    БИНАРИУМ

    1 место в рейтинге! Гарантия честности и надежности брокера. Лучшие условия для новичков — бесплатное обучение и демо счет. Зарегистрируйтесь и получите бонус:

Добавить комментарий