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 скользящие 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 практических 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)

экспоненциальная и простая скользящие средние

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.