Лебо - Компьютерный анализ фьючерсных рынков

Другое интересное свойство простых скользящих средних (и многих других тех­нических исследований такого типа) состоит в том, что на них также действуют ста­рые цены, которые выбрасываются из усреднения, как и новые. Неожиданный пово­рот скользящей средней может означать, что повернули свежие цены. Также это может означать, что свежие цены ведут себя относительно нейтрально, но существенные цены были выброшены с другого конца данных. Это не обязательно плохо. В конце концов, назначением скользящей средней является сглаживание данных. Но к этому эффекту следует быть готовым. Этот феномен может иногда объяснить то, что ка­жется необъяснимым изменением скользящей средней или другого индикатора.

Взвешенные скользящие средние

Простая скользящая средняя присваивает одинаковый вес каждой цене, ис­пользуемой в сериях данных. Некоторые трейдеры, веря в то, что свежие цены важ­нее более старых (и, вероятно, с целью частично преодолеть проблему с данными, описанную выше), предпочитают создавать скользящие средние, которые быстро реагируют на свежие данные и медленно - на старые. Взвешенные скользящие сред­ние отводят большее значение более свежим данным путем придания различного веса ценам каждого дня. Это обычно делается при помощи умножения самых пос­ледних данных на некое заданное число (например, количество точек данных, ис­пользуемых в скользящей средней), добавления результата к общим вычислениям, а затем умножения следующих менее свежих данных на меньшее число и так далее. Линия, полученная в результате, будет лучше откликаться на недавнюю рыночную активность, чем простая скользящая средняя.

Экспоненциальные скользяшие средние

Простые и взвешенные скользящие средние могут откликаться только на дан­ные определенного диапазона, выбранного для вычисления. Экспоненциальная скользящая средняя придает большее значение последним рыночным действиям так же, как и взвешенная скользящая средняя. Однако экспоненциальная скользящая средняя продолжает учитывать все точки данных, ничего не отбрасывая, 5-дневная экспоненциальная скользящая средняя обычно включает более 5 дней данных и может включать данные за всю историю фьючерсного контракта. Фактически, эти скользящие средние могут быть лучше идентифицированы их настоящими "сгла­живающими константами", так как количество дней данных в вычислениях одина­ково для так называемой 5-дневной средней и 10-дневной средней. Экспоненциаль­ное вычисление может иметь нежелательное свойство, проявляемое в различии между скользящими средними в зависимости от выбора начальной точки, 5-днев­ная экспоненциальная скользящая средняя трейдера А может отличаться от такой же у трейдера В, если они начали свои вычисления в разные даты. Для практичес- ких целей эти два значения, вероятно, будут достаточно близки, чтобы одновре­менно пересечь 20-дневную скользящую среднюю, но уверенности в этом нет. Так как наша задача состоит в описании практического применения индикаторов, а не их вычислений, мы опустим формулы. Подробности экспоненциальных вычисле­ний довольно многочисленны и хорошо описаны в предыдущих работах, на кото­рые мы ссылались. (Смотрите рисунок 2-44)

Несмотря на кажущуюся изощренность взвешенных и экспоненциальных сколь­зящих средних, практически каждый тест, который мы видели или проводили само­стоятельно. показывал превосходство простой скользящей средней над прочими в смысле торговых результатов. Наше собственное исследование показывает, что взвешивание данных для подчеркивания недавних событий делает индикатор чрез­мерно чувствительным, сводя таким образом на нет первичное назначение сколь- зящей средней - сглаживать действия рынка. Взвешенные и экспоненциальные сколь­зящие средние генерируют больше торгов на узких, находящихся в торговом диа­пазоне рынках, чем простые скользящие средние.

Результатом обычно являются дорогостоящие дергания. Это должно подтверждать теорию, которой мы долго придерживались: любой метод вхождения, являющийся результатом невразумитель­ных вычислений, несет больше отрицательных моментов, чем положительных. Фьючерсная торговля является больше искусством, нежели наукой, и математичес­кая изощренность не гарантирует прибыльности метода.

Несмотря на то, что эти вычисления производятся простым нажатием клави­ши компьютерной клавиатуры, мы рекомендуем использовать только простые скользящие средние. Приберегите сложность вашей системы для более научных применений, таких как управление денежными средствами и контроль рисков.

Торговые системы скользящих средних могут использовать как единственную скользящую среднюю, так и любое количество скользящих средних в различных комбинациях. Мы использовали торговые системы одной, двух, трех и даже четы­рех скользящих средних. Наверное можно и больше, но даже вариации только с тремя или четырьмя уже могут просто оказаться слишком сложными, и как вы уже, наверное, заметили, мы не видим никаких преимуществ в использовании чего бы то ни было более сложного, чем необходимо.

Системы одной скользящей средней