Экспоненциальное скользящее среднее и простое скользящее среднее (SMA) являются популярными инструментами для анализа данных временных рядов, однако они существенно различаются в своих расчетах и применении. SMA вычисляет среднее значение заданного количества точек данных, одинаково обрабатывая каждую точку, что может привести к задержке реакции на недавние изменения цен. Напротив, EMA отдает приоритет последним данным, что делает его более чувствительным к текущим рыночным условиям. Эта разница в весах может привести к тому, что EMA будет давать более ранние сигналы по сравнению с SMA, что делает ее предпочтительным выбором для трейдеров, стремящихся извлечь выгоду из краткосрочных тенденций. Прежде чем мы погрузимся в детали, давайте начнем с понимания, что представляет собой экспоненциальное скользящее среднее.
В столбце B значения цен формируется на основе значений цены закрытия (их значения идентичны) – это общепринятая практика анализа на финансовых рынках. Индикатор экспоненциальная скользящая средняя уменьшает путаницу ежедневных ценовых действий и помогает сократить шум, снижая задержку по времени и устраняя искажение информации, которая больше не релевантна. Кроме того, он сглаживает цену и выявляет тренд, показывая паттерны, которые вы, возможно, пропустили. EMA также достаточно надежна и точна в прогнозировании будущих изменений рыночной цены. На графике выше цена пересекает 50-дневную экспоненциальную скользящую среднюю (обозначена жёлтым цветом), что указывает на начало нисходящего тренда. Однако важно отметить, что использовать при анализе только сигналы EMA на покупку или продажу – не самая безопасная торговая стратегия.
Экспоненциально взвешенное скользящее среднее
Зарегистрируйтесь и получите ваш бесплатный бонус и станьте частью будущего инвестирования с Morpher. Построив несколько EMA с различными периодами на графике, трейдеры могут обнаружить развороты тренда, подтвердить действующий тренд и принять соответствующие меры. Теперь давайте рассмотрим математическую формулу, лежащую в основе расчета экспоненциального скользящего среднего. Скользящие средние являются фундаментальным инструментом статистика и анализ данных, предоставляя ценные сведения о тенденциях и закономерностях в данных. Понимая различные типы скользящих средних и их применение, аналитики могут использовать эту технику для принятия более обоснованных решений в различных областях, включая финансы, экономику и науку о данных. Использование EMA в Excel позволяет анализировать временные ряды и прогнозировать тренды на основе актуальной информации в краткосрочном периоде.
Обычно это первая точка данных экспоненциальное скользящее среднее в серии или заранее выбранное значение, выбранное трейдером. Начальное значение помогает установить базовую линию для последующих расчетов и влияет на общую форму кривой EMA. Здесь мы также наблюдаем бо́льшую чувствительность по сравнению с базовым сценарием, так как сокращение количества дней оказывает большее влияние, чем снижение фактора сглаживания. По сравнению с базовым сценарием, сокращение количества дней повышает точность в условиях постоянно растущей цены.
- Эта возможность особенно ценна в таких областях, как метеорология, где скользящие средние можно использовать для анализа данных о температуре или осадках с течением времени.
- Так индикатор может быть более чувствительный к неожиданным поворотам тенденции.
- Он широко используется в финансовых моделях и программных приложениях для анализа рынка и прогнозирования трендов.
- EMA широко используется в техническом анализе для идентификации трендов, генерации торговых сигналов и определения уровней поддержки и сопротивления.
Как распознать тренд с помощью EMA?
По такому же принципу можно создавать в Excel не только EMA а и свои собственные индикаторы, основанные на своих собственных формулах. Каждый Чарт типа Stock не позволяет в Excel создавать комбинированные графики. Поэтому будем использовать два отдельных чарта, наложенных на разных слоях. Только важно соблюдать точность совпадения в областях Plot Area при наложении и совпадении осей XY. Теперь самое главное нужно сделать – построить графики индикаторов и наложить их на чарт фьючерсных цен актива на основе исходной таблицы. Данная таблица послужит нам в качестве источника данных, на основе которого будем создавать формулы EMA индикаторов в Excel.
Простое скользящее среднее
В результате мы получаем значения скользящей средней для периода семь баров. Изменяя значение в ячейке I4 мы имеем возможность изменять количество периодов для МА. Теперь на основе полученных данных построим экспоненциальную скользящую среднею кривую индикатора. Простую SMA можно рассчитать, разделив сумму цен закрытия актива за определенный период времени (например, за 10 дней) на этот период времени. Это и есть формула скользящего среднего, которая представляет собой среднее арифметическое заданных значений. Например, коэффициент сглаживания 0,2 придаст больший вес самой последней точке данных, сделав EMA более чувствительным к недавним изменениям цен.
Это может быть особенно полезно в сценариях, где недавние данные более актуальны, чем старые. WMA рассчитывается путем умножения каждой точки данных на присвоенный ей вес, суммирования этих произведений и последующего деления на общую сумму весов. Такая гибкость делает WMA ценным инструментом для аналитиков, стремящихся адаптировать свои расчеты скользящего среднего к конкретным контекстам. Решение о выборе типа скользящей зависит от самого инвестора, и в разных ситуациях необходимо рассматривать все доступные варианты.
- В науке о данных скользящие средние используются в прогнозном моделировании и прогнозировании временных рядов, что позволяет специалистам по данным делать более точные прогнозы на основе тенденций исторических данных.
- Далее приступаем к правильному наложению графика экспоненциальной скользящей средней на чарт свечного анализа в Excel.
- Целью такого сглаживания является передача большего веса последним значениям цен, и меньшего веса более ранним.
- Одним из наиболее эффективных инструментов в арсенале трейдера является Экспоненциальное Скользящее Среднее (EMA).
Что такое: экспоненциальная скользящая средняя
Усредняя точки данных за определенный период, скользящие средние обеспечивают более четкое представление об основной тенденции в данных, что облегчает аналитикам принятие обоснованных решений. Этот метод широко используется в различных областях, включая финансы, экономику и науку о данных, где понимание тенденций имеет решающее значение для прогнозирования и стратегического планирования. Как обычно, в качестве данных по умолчанию используются свечи USDJPY с 15-минутной компрессией. Рассчитывается экспоненциальное скользящее среднее, а для сравнения можно вывести на график простое и взвешенное скользящие средние. В заключение, индикатор EMA является торговым инструментом, который помогает трейдерам определять рыночные тренды и потенциальные точки входа и выхода.
Формула расчета EMA включает сглаживающий фактор, который определяет вес, присваиваемый самому последнему наблюдению по сравнению с предыдущим значением EMA. Он рассчитывается путем суммирования заданного количества точек данных и деления на это число. Например, 10-дневная SMA цен на акции будет включать в себя сложение цен закрытия за последние десять дней и деление на десять.
Расчет экспоненциального скользящего среднего
Напомним, что средние скользящие усредняют данные о цене, тем самым позволяя аналитику увидеть скрытые тренды. В некотором смысле, средние скользящие замедляют движение цены по графику. Для просчета любого вида скользящих средних нужно определенное количество прошлых цен. Как только поступает новая цена, сразу можно убирать самое старую цену из расчета, а вместо нее подставлять самую новую (сегодняшнюю), чтоб просчитать текущее среднее скользящее. Получается, что это скользящие средние «скользят» по графику вместе с ценой.
Математическая формула для расчета экспоненциального скользящего среднего
Индикатор EMA используется для определения рыночных трендов, потенциальных точек входа и выхода, а также в качестве динамических уровней поддержки и сопротивления. Опытный трейдер отслеживает не только направление линии EMA, но также отношение скорости изменения между соседними столбцами графика. Первая статья с изложением концепции EMA называлась «Прогнозирование сезонных тенденций и трендов по экспоненциально взвешенным скользящим средним» Чарльза С.
В этом случае может возникнуть необходимость объединить в итоговой функции скользящей средней все полученные данные. Например, временные ряды биржевых цен обычно для каждого момента времени представлены как минимум двумя значениями — ценой сделки и её объёмом. Необходим инструмент для вычисления скользящей средней цены, взвешенной по объёму. Этот расчет включает отслеживание значений EMA для каждого торгового периода, начиная с начального значения, и применение формулы для непрерывного обновления значений EMA. Коэффициент сглаживания определяет скорость уменьшения весов для каждой последующей точки данных. EMA широко используется в техническом анализе для идентификации трендов, генерации торговых сигналов и определения уровней поддержки и сопротивления.
Например, предположим, что вы анализируете цены акций определенной компании за последние 10 дней. Расчет EMA присвоит больший вес самым последним ценам, таким как цены за последние несколько дней, и постепенно уменьшит вес старых цен. Любой индикатор, каким бы точным он не был, в случае неправильного применения подает много ложных сигналов. Подобная ситуация, вовремя не принятая во внимание, может стоить инвестору потери крупной суммы. Экспоненциальное среднее скользящее считает более поздние данные более важными. Следовательно, этот вид среднего скользящего быстрее реагирует на изменения цены.
