Moving Average (MA) — скользящая средняя

Скользящие средние (Moving Averages, MA) — это индикаторы направления тренда, вычисляющие простое арифметическое среднее для цены за определенный период, и показывающие среднее значение цены инструмента за некоторый период времени. Скользящие средние работают лучше в трендовом рынке и ведут себя хуже в периоды флета. Скользящие средние также часто являются составной частью более сложных индикаторов и является наиболее часто используемый индикатор в техническом анализе. При расчете скользящей средней производится математическое усреднение цены инструмента за данный период. По мере изменения цены ее среднее значение либо растет, либо падает.

Существует несколько типов скользящих средних: простое (его также называют арифметическим), экспоненциальное, сглаженное и взвешенное. Скользящую среднюю можно рассчитывать для любого последовательного набора данных, включая цены открытия и закрытия, максимальную и минимальную цены, объем торгов или значения других индикаторов. Нередко используются и скользящие средние самих скользящих средних.

Единственное, чем скользящие средние разных типов существенно отличаются друг от друга, — это разные весовые коэффициенты, которые присваиваются последним данным. В случае Простого Скользящего Среднего (Simple Moving Average) все цены рассматриваемого периода имеют равный вес. Экспоненциальная и взвешенная скользящие средние (Exponential Moving Average и Linear Weighted Moving Average) делают более весомыми последние цены.

Самый распространенный метод интерпретации скользящего среднего цены состоит в сопоставлении его динамики с динамикой самой цены. Когда цена инструмента поднимается выше значения скользящей средней, возникает сигнал к покупке, при ее падении ниже линии индикатора — сигнал к продаже.

Данная система торговли с помощью скользящей средней вовсе не предназначена обеспечивать вхождение в рынок строго в его низшей точке, а выход — строго на вершине. Она позволяет действовать в соответствии с текущей тенденцией: покупать вскоре после того, как цены достигли основания, и продавать вскоре после образования вершины.

Скользящие Средние могут применяться также и к индикаторам. При этом интерпретация скользящих средних индикаторов аналогична интерпретации ценовых скользящих средних: если индикатор поднимается выше своего скользящего среднего, значит, восходящее движение индикатора продолжится, а если индикатор опускается ниже скользящего среднего, это означает продолжение его нисходящего движения.

Варианты скользящих средних:
• Simple Moving Average (SMA) — простое скользящее среднее
• Exponential Moving Average (EMA) — экспоненциальное скользящее среднее
• Smoothed Moving Average (SMMA) — сглаженное скользящее среднее
• Linear Weighted Moving Average (LWMA) — линейно-взвешенное скользящее среднее

Расчет

Простое скользящее среднее (Simple Moving Average, SMA)

Простое, или арифметическое, скользящее среднее рассчитывается путем суммирования цен закрытия инструмента за определенное число единичных периодов (например, за 12 часов) с последующим делением суммы на число периодов.
SMA = SUM (CLOSE (i), N) / N
где:
SUM — сумма;
CLOSE (i) — цена закрытия текущего периода;
N — число периодов расчета.

Экспоненциальное скользящее среднее (Exponential Moving Average, EMA)

Экспоненциально сглаженное скользящее среднее определяется путем добавления к предыдущему значению скользящего среднего определенной доли текущей цены закрытия. При использовании экспоненциальных скользящих средних больший вес имеют последние цены закрытия. Р-процентное экспоненциальное скользящее среднее будет иметь вид:
EMA = (CLOSE (i) * P) + (EMA (i — 1) * (100 — P))
где:
CLOSE (i) — цена закрытия текущего периода;
EMA (i — 1) — значение скользящего среднего предыдущего периода;
P — доля использования значения цен.

Сглаженное скользящее среднее (Smoothed Moving Average, SMMA)

Первое значение сглаженного скользящего среднего рассчитывается, как простое скользящее среднее (SMA):
SUM1 = SUM (CLOSE (i), N)
SMMA1 = SUM1 / N
Второе значение рассчитывается по следующей формуле:
SMMA (i) = (SUM1 — SMMA (i — 1) + CLOSE (i)) / N
Последующие скользящие средние рассчитываются по следующей формуле:
PREVSUM = SMMA (i-1) * N
SMMA (i) = (PREVSUM — SMMA (i — 1) + CLOSE (i)) / N
где:
SUM — сумма;
SUM1 — сумма цен закрытия N периодов, отсчитываемая от предыдущего бара;
PREVSUM — сглаженная сумма предыдущего бара;
SMMA (i — 1) — сглаженное скользящее среднее предыдущего бара;
SMMA (i) — сглаженное скользящее среднее текущего бара (кроме первого);
CLOSE (i) — текущая цена закрытия;
N — период сглаживания.

В результате арифметических преобразований формула может быть упрощена:

SMMA (i) = (SMMA (i — 1) * (N — 1) + CLOSE (i)) / N

Линейно-взвешенное скользящее среднее (Linear Weighted Moving Average, LWMA)

Во взвешенном скользящем среднем последним данным присваивается больший вес, а более ранним — меньший. Взвешенное скользящее среднее рассчитывается путем умножения каждой из цен закрытия в рассматриваемом ряду 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.

Использование индикатора Скользящее среднее

Скользящие средние не прогнозируют изменения в тренде, а лишь сигналят об уже появившемся тренде. Так как скользящие являются следующими за трендом индикаторами то их лучше использовать в периоды тренда; в отсутствие тренда они становятся абсолютно неэффективными. Поэтому до использования этого индикатора необходимо провести отдельный анализ свойств трендовости данной валютной пары.

В простейшем виде существует несколько путей использования скользящего среднего:
1. Определение направления торговли с помощью скользящей средней. Если скользящая средняя направлена вверх, то осуществляйте покупки, если вниз — то продажи. При этом точки входа и выхода из рынка определяются на основе других методов (в том числе и на основе более быстрой скользящей).
2. Разворот скользящей средней снизу вверх при положительном наклоне самого ценового графика рассматривается как сигнал на покупку, разворот скользящей средней сверху вниз при отрицательном наклоне самого ценового графика рассматривается как сигнал на продажу.
3. Пересечение скользящего среднего с большим периодом скользящей средней с меньшим периодом снизу вверх рассматривается как сигнал к покупке и наоборот.
4. Скользящие средние с круглыми параметрами (50, 100, 200) либо с большими периодами могут рассматриваться как динамичные уровни поддержки и сопротивления.
5. Исходя из направления скользящей средней либо их совокупности, определяют текущее направление тренда (желательно определять на различных временных периодах для каждого инструмента, получая более широкую картину: краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный тренд).
6. Моменты наибольшего расхождения двух средних с разными параметрами понимают как сигнал к возможному изменению тренда, либо коррекции.

Недостатки индикатора Скользящая средняя:
1. Запаздывание на входе в тренд и на выходе из тренда, как правило, очень значительно, поэтому в большинстве случаев теряется большая часть трендового движения. Уменьшение периода расчета средней позволяет осуществлять более ранние входы, но приводит к увеличению количества ложных сигналов.
2. В боковом тренде (флэте) скользящее среднее дает очень много ложных сигналов и ведет к убыткам. При этом трейдер, торгующий на основе простой скользящей, не может пропустить эти сигналы, поскольку каждый из них является потенциальным сигналом на вход.
3. При входе в расчет цены, отличающейся от уровня цен на рынке, скользящее среднее сильно меняется. При выходе этой цены из расчета скользящего сильное изменение происходит вторично.

Торговая платформа MetaTrader 4 позволяет настраивать различные параметры скользящих средних для выбора оптимальной средней для каждого инструмента.

Однако следует помнить, что любые индикаторы и торговые системы требуют правильного использования и настройки, поэтому перед тем как применять какие-либо идеи в торговле на реальных счетах, настоятельно рекомендуется практика на демо-счете и тестирование на исторических данных.