Можно также попытаться адаптировать параметр усреднения скользящей средней к текущей динамике рынка. Известны методы, в которых для ситуации сильно выраженного рыночного тренда используются скользящие с относительно небольшим параметром усреднения, причем по мере ослабевания тренда этот параметр возрастает. Возникающая здесь задача оценки силы тренда будет обсуждаться в следующих главах.
До сих пор, говоря о скользящих средних, мы использовали определение так называемого простого скользящего значения, которое является средним арифметическим нескольких предыдущих значений исследуемого параметра. Некоторые технические аналитики считают, что усреднение ценовых значений должно производиться таким образом, чтобы более поздние данные учитывались при усреднении с большим весом, чем более ранние значения. Двумя примерами усреднения подобного рода являются построение линейно-взвешенного и экспоненциально-взвешенного скользящих средних значений.
Линейно-взвешенное скользящее среднее получается путем деления суммы последних N ценовых значений с весами, равными порядковому номеру значения, на сумму таких весов. Например, для того чтобы получить линейно-взвешенное скользящее среднее цен закрытия за 5 дней, необходимо цену закрытия последнего дня умножить на 5, предпоследнего дня — на 4, предыдущего — на 3 и так далее. Затем полученные произведения складываются и результат делится на сумму 5 + 4 + 3 + 2+ 1.
Для вычисления экспоненциально-взвешенного скользящего среднего используется процентное отношение цены закрытия последнего временного периода к значению скользящей средней для предпоследнего бара. Данное отношение связано с периодом усреднения скользящей следующим образом:
Р= 2 / (Период скользящей +1).
Формула для определения экспоненциально-взвешенной скользящей средней выглядит следующим образом:
ЕМА = [(Последнее закрытие) х Р] + + [(Предыдущее значение ЕМА) х (1 Р)].
Видно, что если линейно-взвешенное среднее, также как и простое среднее, учитывает только последние N значений усредняемого параметра (хотя и с разными весами), то экспоненциально-взвешенное среднее формально определяется значениями всего ценового ряда. На деле, конечно, поскольку в последней формуле веса убывают экспоненциально, на величину скользящей влияют лишь несколько последних значений.
Выбор конкретной разновидности скользящих средних в рыночном анализе, как и выбор многих других параметров, заложенных в различных аналитических инструментах, делается каждым специалистом самостоятельно. Основным критерием выбора, по-видимому, могут быть только результаты применения этих инструментов к историческим рыночным данным. Более подробно о том, как могут трактоваться такие результаты, пойдет речь в главе, посвященной разработке торговых стратегий.
Итак, для использования в техническом анализе скользящих средних необходимо:
выбрать разновидность самого скользящего среднего значения;
выбрать параметр усреднения или определить несколько параметров усреднения, используемых при выполнении того или иного рыночного условия;
установить критерий определения тренда на основе построенной скользящей средней;
определить условия слома существующего тренда, а следовательно, и соответствующих торговых рекомендаций.
Здесь предполагается использовать общий (для трендового подхода к анализу рынков) подход к торговым рекомендациям. Считается, что торговая позиция должна соответствовать направлению текущей тенденции до тех пор, пока не поступят сигналы о прекращении данной тенденции.
Методы использования скользящих средних являются методами сглаживания цен, а их цель — выявление трендовой составляющей ценового движения и подавление хаотических колебаний. Таким образом, использование скользящих является одной из разновидностей методов фильтрации ценовых рядов, сущность которых заключается в отделении составляющих изменения колебаний цен одного типа от колебаний остальных типов. Скользящие средние значения усредняют последние цены и, следовательно, гасят более быстрые, т.е. высокочастотные, составляющие ценовой функции. Хотя в данном методе и не используется определенная модель поведения цен, для применения скользящих средних в выделении трендов все же необходимо предположить, что частота фильтрации превышает характерную частоту трендового изменения цен.
