Сглаженная скользящая средняя (SMMA)

Содержание

Скользящая средняя (Moving Average, EMA)

Самый популярный индикатор в среде трейдинга — «скользящие средние» (EMA, SMA). Благодаря им можно просто и быстро проводить анализ текущей ситуации на рынка, который нагляден и доступен каждому трейдеру. Многие торговые стратегии используют скользящие средние, как основной или вспомогательный сигнал для открытия позиции. Это действительно универсальный индикатор, который присутствует в доступных инструментах каждого терминала.

Рейтинг брокеров бинарных опционов за 2020 год:

Рассмотрим более подробно формулу его расчета и для чего он применяется. Начнем мы с определения

1. Что такое скользящая средняя простыми словами

В простонародье часто пишут – «мувинг», сокращенно записывают «MA», «SMA», «EMA» (чуть ниже мы рассмотрим их различия). Рассмотрим для начала, как она рассчитывается.

  • valuei — значение цены i свечей назад
  • N — количество японских свечей для подсчета (период скользящей)

На графике скользящие средние отображаются в том же окне, что и цена в виде плавных кривых линий (чем больше период, тем они более плавные):

Мувинги легли в основы построения множества других индикаторов: облако Ишимоку, MACD, полосы Боллинджера.

Возможно у Вас возникает вопрос: почему такое название «скользящая», в чем оно выражается? Скользит в данном случае только цена. Значение мувинга изменяется при каждом новом баре это и есть «скольжение».

2. Параметры скользящих средних

Как и у других индикаторов, скользящие средние имеют возможность задавать различные параметры. Давайте рассмотрим их набор.

2.1. Период

Период скользящей средний является самым важным параметром, который оказывает сильное влияние на вид и главную идею индикатора. Это просто число (период, количество свечей) за который будет рассчитываться мувинг. Естественно, чем больше это число, тем сглаженней будет кривая.

Маленькие значения периода будут учитывать слишком мало истории цены, но зато оперативно реагировать на текущий характер изменения котировок. При большом значение мувинг становится не поворотливым и сильно запаздывает от реальной ситуации на рынке. Поэтому чаще всего используют несколько скользящих средних с разными периодами на одном графике: один указывает долгосрочный тренд, другой среднесрочный и один на локальный тренд.

Самыми популярными значениями периодов являются следующие:

Рейтинг русских брокеров по прибыльности:
  • Для краткосрочной торговли — 6, 9, 13, 21, 26;
  • Для среднесрочной торговли — 30, 50, 62;
  • Для долгосрочной торговли — 100, 144, 200;

Эти числа взяты не из потолка, а привязаны к определенным периодам. Например, 62 — это число рабочих дней в одном квартале. Логично ставить такой мувинг на дневных графиках. 26 — это половина года в неделях.

Никто не требует употреблять именно эти значения. Лучшим вариантом будет подобрать свои значения периодов, которые посчитаете нужным для Вашей торговли. Но нужно понимать, что сколько не подбирай значения, волшебных цифр для Грааля не существует, поэтому можно не тратить свое драгоценное время.

2.2. Тип цены

Еще одним параметром является тип цены (или в терминале метатрейдер 4 он называется просто «применить к»):

Как мы знаем, у одной японской свечи (бара) есть четыре значения: цена открытия, цена закрытия, максимум и минимум. Относительно каждого из этих значений можно построить скользящую среднюю. Еще есть более экзотические варианты значений (средняя цена и т.п.), но на мой взгляд, нет смысла подробно рассматривать их. Результат будет отличаться на крошечные величины.

Чаще всего мувинги строят по «ценам закрытия» (Close), если мы говорим про Форекс. При торговле на фондовых рынках обычно не выбирают тип цены, а он идет автоматом по ценам закрытия.

2.3. Задание метода скользящих средних

Это важный параметр, у него есть несколько вариантов метода расчета:

В самом простом случае большинство трейдеров ставят значение Exponential (EMA), поскольку он лучше реагирует на последнее поведение цены. Чуть ниже мы рассмотрим этот метод поподробнее.

Также часто используют метод Simple (SMA). Это базовый вариант расчета, когда подсчет ведется равномерно по ценам (без придания последним значений большого веса).

2.4. Таймфрем

Таймфрейм оказывает сильное влияние на результат. Например, строить на одноминутке скользящую среднюю с периодом 200 не имеет смысла. Также как и на 5-ти, на 30-ти минутках. Это слишком маленькие интервалы, чтобы определить глобальное движение.

Другими словами нужно исходить из принципа, а что мы хотим увидеть? Если наша цель распознать глобальный тренд, то надо смотреть соответствующие таймфреймы (4-ех часовых, дневные графики) и уже на них наносить скользящие средние с периодом 200.

2.5. Сдвиг

Если посмотреть другие индикаторы, то можно обратить внимание, что почти у каждого из них есть в настройках параметр «сдвиг». Эта функция просто сдвигает график на N баров вперед (можно и назад). В большинстве случаев эта возможность никогда не используется.

Трейдеры редко используют сдвиги. Обычно его рисуют, если нужно сделать какой-то канал из скользящих средних (для этого есть индикатор Полосы Боллинджера).

Направление скользящих средних сильно развито. У них есть специальные подвиды. Рассмотрим каждый из них.

3. Виды скользящих средних

3.1. Простая скользящая средняя (SMA)

Первый вид SMA (Simple Moving Average) — «Простая Скользящая Средняя». Это самый базовый случай, когда расчет ведется просто на основе среднего за определенное количество баров. Здесь нет никаких весовых коэффициентов.

С одной стороны простота является залогом успеха, с другой стороны SMA учитывает данные в истории с таким же весом, как и те, что были пару баров назад. В связи с этим происходит сильное запаздывание на изменение цены в текущей ситуации. Поэтому трейдеры пошли дальше и придумали EMA.

3.2. Экспоненциальная скользящая средняя (EMA)

Самой популярной скользящей средней является — экспоненциальная EMA («Exponential Moving Average»). Она является золотой серединой между линейно-взвешенным и простым мувингом.

Больший вес имеют последние цены, что делает EMA приближенной к реалиям рынка. Но при этом она не является такой резкой, как при LWMA (ее мы рассмотрим чуть ниже)

Если сделать период побольше, например, 50, то разница будет еще более заметной:

3.3. Линейно-Взвешенная Скользящая Средняя (LWMA)

Линейно-Взвешенная Скользящая Средняя LWMA («Linear Weighted Moving Average») самая изменчивая кривая. Она быстрее всех реагирует на изменения цены.

Используется крайне редко, поскольку за счет такой большой и резкой отдачи дает слишком много ложных сигналов.

3.4. Сглаженная Скользящая Средняя (SMMA)

Сглаженная Скользящая Средняя SMMA («Smoothed Moving Average») еще один вид мувингом. Самая сглаженная среди всех других.

Может показаться, что у SMMA взят просто больший период, чем у SMA. На самом деле просто метод расчета немного отличается и учитывает еще более старые значения.

На практике SMMA почти не используется.

4. Использование скользящих средних в торговле

4.1. Определение тренда через мувинг

Скользящая средняя отлично указывает направление тренда. Если цена находится выше этой линии и ее направление смотрит вверх, то тренд повышательный.

Самым сильным сигналом считается тот, когда сразу три скользящие средние с разными периодами (например, 9, 26 и 50) выстраиваются в параллельные линии в каком-то направление.

В случае флэта может быть много лишних сигналов о начале тренда.

4.2. Пересечение скользящих средних

Когда быстрая скользящая пересекает медленную снизу вверх, то это сильный сигнал на покупку (Buy). И наоборот: сверху вниз, то на продажу (Sell).

Такой подход дает много ложных сигналов, если на рынке отсутствует целенаправленное движение (тренд).

Более подробно про эту стратегию читайте в статье: пересечение скользящих средних.

4.3. Определение уровней сопротивления и поддержки

Цены часто отскакивают от скользящих средних, поскольку они образуют уровни поддержки и сопротивления. Особенно это четко видно на EMA с большими периодами. Поэтому можно использовать этот момент для входа в позицию.

4.4. Три скользящие средние параллельно друг другу

Три скользящие средние выстраиваются параллельно и это означает сильный сигнал к тому, чтобы войти в тренд:

В начале движения выглядит это все открывающейся рот у аллигатора (это понятие придумал не я, оно действительно так называется).

Смотрите также специальное видео про скользящие средние:

Сглаженная скользящая средняя (SMMA)

Скользяще среднее (от англ. Moving Average или MA) — это индикатор направления тренда, который вычисляет арифметическое среднее для цен за некоторый период времени и устанавливает среднее значение стоимости инструмента за отдельный период. Скользящее среднее относят к индикаторам, следующим за трендом, с помощью которых можно определить начало и завершение нового тренда, его силу и скорость движения,. Идея индикатора состоит в том, что случайные колебания цен очень зачастую мешают определить движение рынка, поэтому с помощью формулы расчета скользящей предполагается сглаживать эти колебания. Одним из наиболее распространенных вариантов МА является простое скользящее среднее (SMA), относящееся к классу индикаторов, с помощью которых можно определить начало и завершение нового тренда, его силу и скорость движения.

RoboForex — работайте с лучшими

  • 8000 американских и европейских акций
  • криптовалюты и криптоиндексы
  • 9 лет на рынке
  • Welcome бонус 30$
  • спреды на форекс от 0 пунктов

Как правило, простая скользящая средняя рассчитывается в результате сложения цен закрытия инструмента за установленное число периодов (например, за 24 часа) и последующего деления суммы на количество периодов. Формула:

  • Pi – это рыночные цены (наиболее часто берут цены Close, но иногда – Open, Median, High, Low, Price, Typical);
  • N – порядок скользящего среднего — длина сглаживания (число цен, которые входят в расчет скользящего или число баров, на которые рассчитывается индикатор).

Например: простая скользящая средняя с параметром равным 5.

Описание простого скользящего среднего:

Как видно из формулы, простое скользящее среднее является показателем цены равновесия, то есть простым средним арифметическим от цен за установленный период времени. Следовательно, чем короче будет скользящая средняя, тем меньше времени необходимо для выдачи равновесия. SMA всегда следует за основной тенденцией рынка с определенным лагом, при этом фильтруя незначительные колебания. Из этого следует, что чем ниже параметр SMA или чем оно короче, тем быстрее SMA устанавливает новую тенденцию, но совершает больше количество ложных колебаний. И наоборот, чем длиннее простое скользящее среднее, тем медленнее устанавливается новый тренд, но совершается меньшее число ложных колебаний.

Применение простого скользящего среднего:

С помощью SMA нельзя прогнозировать изменения в тренде, она сигнализирует об уже существующем на рынке тренде. Так как простая скользящая средняя является индикатором, который следует за трендом, то его лучше применять в период тренда. Если тренда нет, то этот индикатор совершенно не эффективен. Учитывая это, прежде, чем применять этот индикатор необходимо проанализировать свойства трендовости определенного торгового инструмента. Существуют следующие пути применения скользящего среднего:

  • Установление стороны торговых операций. Если простая скользящая средняя направляется вверх, то нужно делать только покупку, а если вниз – то только продажу. Но в тоже время, точки выхода и входа могут определяться с помощью других методов (например, с помощью быстрой скользящей средней).
  • Разворот SMA снизу вверх в сочетании с положительным наклоном ценового графика сигнализирует о покупке, а разворот SMA сверху вниз в сочетании с отрицательным наклоном ценового графика обычно рассматривается как сигнал к продаже.
  • Пересечение ценой SMA сверху вниз (в сочетании с отрицательным наклоном обоих) рассматривают как сигнал к продаже, а пересечение ценой скользящего снизу вверх (в сочетании с положительным наклоном обоих) сигнализирует о покупке.
  • Пересечение снизу вверх длинного SMA коротким рассматривают как сигнал к покупке.
  • Обычно простое скользящее среднее с круглым параметром (50, 100 или 200) рассматривают как скользящий уровень сопротивления и поддержки.
  • Учитывая направленность скользящих направлены вверх или вниз устанавливают восходящий или нисходящий тренд (долгосрочный, среднесрочный или краткосрочный).
  • Наибольшее расхождение двух средних, имеющих разные параметры сигнализирует о возможном изменении тренда.
Самая важная статья:  Опционная стратегия Depth. Стратегии для Бинарных Опционов

Недостатки простого скользящего среднего:

  • На входе и на выходе в тренд простая скользящая средняя значительно запаздывает, из-за чего теряется существенная доля трендового движения.
  • В торговом диапазоне (особенно в виде пилы), этот индикатор дает большое число ложных сигналов и, следовательно, ведет к потерям. Причем игнорировать эти сигналы нельзя, так как каждый из них – это потенциальный сигнал входа в тренд.
  • При наличии в расчете цен, отличающихся от величины рыночных цен, скользящее среднее довольно сильно изменяется. При выходе этих цен из расчета SMA случается вторично значительное изменение. Это свойство SMA А.Элдер назвал: «плохая собака лает дважды».
  • SMA одинаково оценивает новые и старые цены, хотя, по логике вещей, новые цены гораздо важнее, потому как отображают наиболее близкую рыночную ситуацию к настоящему моменту.

Как показала практика, в состоянии тренда лучше всего применять короткую скользящую, а в боковике – длинную скользящую. В этих случаях простая скользящая средняя будет давать меньше ложных сигналов. Кроме SMA существуют более эффективные современные вариации: Jurik MA, AMA, KAMA и т.д.

Не рекомендуется использовать SMA на реальных счетах, если они не были предварительно протестированы на демонстрационном счете. Надо отметить, что любой индикатор, неправильно используемый, может давать большое число ложных сигналов и привести к значительным убыткам.

Сравнение различных типов скользящих средних в торговле

Содержание

Введение

Скользящая средняя (Moving Average, MA) — один из самых популярных технических индикаторов на рынке Forex. Наша цель — рассмотреть различные МА и сравнить их в торговле при одинаковых условиях входа и выхода из рынка.

Рассмотрим семь типов скользящих средних: Moving Average, Adaptive Moving Average, Double Exponential Moving Average, Fractal Adaptive Moving Average, Triple Exponential Moving Average, Variable Index Dynamic Average и Nick Rypock Moving Average.

Типы скользящих средних

В этом разделе приведено краткое описание и формулы для расчета интересующих нас скользящих средних.

Технический индикатор Moving Average

Moving Average — один из самых распространенных технических индикаторов. Он показывает среднее значение цены инструмента за заданный период времени. Существуют различные варианты индикатора MA:

  • Simple Moving Average (SMA) — простая скользящая средняя;
  • Exponential Moving Average (EMA) — экспоненциальная скользящая средняя;
  • Smoothed Moving Average (SMMA) — сглаженная скользящая средняя;
  • Linear Weighted Moving Average (LWMA) — линейно-взвешенная скользящая средняя.

Приведем формулы для расчета каждого варианта индикатора Moving Average:

Вариант индикатора Moving Average Формула для расчета Комментарий
Simple Moving Average (SMA)
  • n — количество единичных периодов (например при n=6 на графике с периодом M15 расчет индикатора будет выполнен за предыдущие 1,5 часа)
  • PRICE — текущее значение цены, в настройках индикатора можно выбрать следующие варианты: high, low, open, close, median price ((high+Low)/2), typical price ((high+Low+Close)/3), weighted close ((high+Low+Close+Close)/4) или данные предыдущего индикатора
Exponential Moving Average (EMA)
  • EMA(i-1) — предыдущее значение
  • F — фактор сглаживания (доля использования значения цен). Коэффициент F выбирается произвольным образом в пределах от 0 до 1, например F=2/(n+1), где n — количество единичных периодов
  • PRICE — текущее значение цены
Smoothed Moving Average (SMMA)
  • SMMA(i-1) — предыдущее значение
  • n — количество единичных периодов
  • PRICE — текущее значение цены
Linear Weighted Moving Average (LWMA)
  • PRICE — текущее значение цены
  • n — количество единичных периодов

Рассмотрим отображения разных вариантов индикатора Moving Average на ценовом графике. На рисунке 1 показаны варианты индикатора Moving Average с периодом 12, рассчитанного по ценам Close.

Рис. 1. Варианты индикатора Moving Average

Как видно из рисунка, Simple Moving Average на флэте слегка колеблется, а это может дать ложные торговые сигналы. Smoothed Moving Average, как следует из ее названия, выглядит более сглаженной. Exponential Moving Average и Linear Weighted Moving Average ведут себя примерно одинаково на флэте. Linear Weighted Moving Average во время трендового движения подходит ближе остальных линий к ценам и, в отличие от SMMA и EMA, не зависит от своего предыдущего значения.

Технические индикаторы на основе экспоненциальной скользящей средней (EMA)

Экспоненциальная скользящая средняя (EMA) лежит в основе ряда других технических индикаторов.

Adaptive Moving Average (AMA)

Triple Exponential Moving Average

Fractal Adaptive Moving Average

Variable Index Dynamic Average

Nick Rypock Moving Average

Индикатор Описание Формула расчета Расшифровка формулы расчета
MA с небольшой чувствительностью к шумам. По сравнению с остальными скользящими средними, у этого индикатора минимально запаздывание при определении разворотов и смены тренда.
При резких скачках цены он не дает сильных флуктуаций, а значит, не вызывает ложных торговых сигналов.
  • AMA(i-1) — предыдущее значение индикатора
  • Price(i) — текущее значение цены
  • SSC(i) — константа сглаживания

Double Exponential Moving Average

Используется для сглаживания цены или значений других индикаторов.

Главный плюс — отсутствие ложных сигналов в моменты, когда цена двигается зигзагообразно. Он способствует сохранению позиции в период сильного тренда и уменьшает запаздывание сигнала по сравнению с обычной EMA.

  • EMA(Price, n, i) — текущее значение EMA от цены Price с периодом n
  • EMA2(Price, n, i) = EMA(EMA(Price, n, i), n, i) — двойная EMA от цены Price с периодом n
Синтез одинарной, двойной и тройной экспоненциальной МА. Запаздывание в итоге гораздо меньше, чем для каждой из этих МА по отдельности.

Индикатор применяется вместо традиционных скользящих средних, а также для сглаживания ценового графика и значений других индикаторов.

  • EMA(Price, n, i) — текущее значение EMA от цены Price с периодом n
  • EMA2(Price, n, i) = EMA(EMA(Price, n, i), n, i) — двойная EMA от цены Price с периодом n
  • EMA3(Price, n, i)=EMA(EMA2(Price, n, i), n, i) — тройная EMA от цены Price с периодом n
Здесь фактор сглаживания вычисляется на основании текущей фрактальной размерности ценового ряда. Достоинство индикатора в том, что он идет за сильным трендом и резко замедляется в периоды консолидаций.
  • Price(i) — текущее значение цены
  • A(i) — текущий фактор экспоненциального сглаживания
Это EMA, период усреднения которой динамически меняется и зависит от волатильности рынка.

Волатильность рынка измеряется осциллятором Chande Momentum Oscillator (CMO). Он измеряет отношение между суммами положительных и отрицательных приращений приращений за определенный период (период CMO). Значение CMO служит коэффициентом для сглаживающего фактора EMA. Таким образом, у индикатора настраиваются два параметра: период осциллятора CMO и период сглаживания EMA.

  • F=2/(n+1) — фактор сглаживания, n — количество единичных периодов
  • ABS — математическая функция,вычисляющая абсолютное значение величины
  • VIDYA(i-1) — предыдущее значение индикатора
  • CMO(i) — значение осциллятора CMO
Индикатор не входит в стандартный комплект поставки терминала MetaTrader 5. Его основное достоинство — в том, что практически нет колебаний во флэте, он строго следует за трендом.
  • NRMA(i-1) — предыдущее значение индикатора
  • Price(i) — текущее значение цены
  • F=2/(n+1) — фактор сглаживания, n — количество единичных периодов

NRratio — коэффициент к фактору сглаживания

Отличия индикаторов от обычной EMA

Сравним рассмотренные выше индикаторы с обычной EMA. На рисунке 2 показаны:

  • Adaptive Moving Average (период 12, быстрая EMA — 2, медленная EMA — 30, сдвиг — 0)
  • Double Exponential Moving Average (период — 12, сдвиг — 0)
  • Fractal Adaptive Moving Average (период — 12, сдвиг — 0)
  • Exponential Moving Average (период — 12, сдвиг — 0)
  • Triple Exponential Moving Average (период — 12, сдвиг — 0)
  • Variable Index Dynamic Average (период CMO — 12, период EMA — 12, сдвиг — 0)
  • Nick Rypock Moving Average (метод усреднения — SMA, глубина сглаживания — 3, параметр сглаживания — 15 (не используется для SMA), Kf — 1, Fast — 12, Sharp — 2, сдвиг по вертикали и горизонтали — 0).

Все индикаторы построены на ценах Close.

Рис. 2. Сравнение индикаторов, основанных на экспоненциальной скользящей средней (EMA)

Как видно из рисунка 2, DEMA и TEMA, по сравнению с обычной EMA, более точно повторяют движение цены, однако их колебания во флэте могут давать ложные торговые сигналы. Остальные индикаторы (FRAMA, AMA, VIDYA, NRMA) во флэте почти не колеблются, не реагируют на небольшие изменения цены. В тренде почти все индикаторы ведут себя одинаково, TEMA и FRAMA быстрее других отреагировали на изменение направления тренда.

Сравнение различных типов скользящих средних

Сравним рассмотренные выше технические индикаторы на торговой стратегии с одинаковыми условиями входа и выхода из рынка.

Описание торговой стратегии

Для тестирования индикатора была выбрана несложная стратегия с очевидными условиями входа в рынок и выхода из него.

Условия входа в рынок.

  • Предварительный сигнал на покупку: линия индикатора пересекает тело «бычьей» свечи. Далее, если разность между текущим и предыдущим значениями индикатора больше заданного параметра Growth factor (индикатор растет), открываем сделку на покупку.
  • Предварительный сигнал на продажу: линия индикатора пересекает тело «медвежьей» свечи. Далее, если разность между предыдущим и текущим значениями индикатора больше заданного параметра Growth factor (индикатор падает), открываем сделку на продажу.

Условия выхода из рынка:

  • по достижению уровней TakeProfit или StopLoss;
  • если открыта сделка на покупку и линия индикатора пересекла тело «медвежьей» свечи;
  • если открыта сделка на продажу и линия индикатора пересекла тело «бычьей» свечи.

На рисунках 3,4 показаны примеры торговли по данной стратегии.

Рис. 3. Пример сделки на покупку

Рис. 4. Пример сделки на продажу

Похожая торговая стратегия реализована в советнике Moving Average, который можно найти в навигаторе терминала MetaTrader 5.

Создание советника

Проверять условия входа и выхода на рынок будем только на новом баре, а не на каждом тике. Сначала проверяется наличие открытой позиции (для этого в советнике создана функция SelectPosition). Если таковых нет, то проверяем условие входа (функция CheckForOpen), если есть — проверяем условие выхода (функция CheckForClose).

Полный код советника приложен к статье (файл MultiMovingAverageExpert.mq5). Рассмотрим только реализацию условий входа и выхода из рынка. Проверка условий входа реализована в функции CheckForOpen следующим образом:

  • В массиве rt[ ] хранятся исторические данные о ценах
  • В массиве ma[] — значения индикатора.
  • rt[0].close, rt[0].open — значение предыдущей цены close/open
  • ma[0] — предыдущее значение индикатора
  • ma[1] — текущее значение индикатора.
  • GFactor — коэффициент роста индикатора.
  • Переменная signal далее используется для формирования торгового запроса на покупку или продажу.

Проверка условий выхода реализована в функции CheckForClose так:

Тестирование и результаты работы советника

Тестировать советник будем на валютных парах EUR USD, GBPUSD, USDJPY, USDCAD, AUDUSD, таймфрейм H1. TakeProfit — 80 пунктов, StopLoss — 50 пунктов, объем лота для торговли 0.1, размер депозита — 10 000 USD, режим тестирования — все тики, плечо 1:100, 5-значные котировки, сервер: MetaQuotes-Demo.

Тестирование выполнено за период с 01.01.2020г. по 09.09.2020г.

Для каждого индикатора были оптимизированы период (диапазон изменения 5 — 50, шаг 1) и параметр Growth factor (диапазон изменения 0,0001 — 0,0001, шаг 0,001).

Для Variable Index Dynamic Average оптимизировался период EMA (в качестве периода расчета индикатора) и период осциллятора CMO (диапазон изменения 5 — 50, шаг 1).

Для Nick Rypock Moving Average оптимизировался параметр Fact, определяющий период расчета индикатора.

Расчет значений индикаторов выполнен по ценам Close, без сдвига по горизонтали и вертикали. У некоторых индикаторов есть дополнительные параметры:

Наименование скользящей средней Значения параметров
Adaptive Moving Average
  • Период быстрой EMA — 2
  • Период медленной EMA — 30
Nick Rypock Moving Average
  • Метод усреднения — SMA
  • Глубина сглаживания — 3
  • Параметр сглаживания — 15 (не используется при методе усреднения SMA)
  • KF=1
  • Sharp=2

Результаты тестирования на валютной паре EUR USD

Результаты тестирования на валютной паре EUR USD (варианты с наибольшей чистой прибылью) представлены в таблице:

Наименование скользящей средней Оптимизируемые параметры и их значения Количество трейдов Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная
просадка по средствам
Moving Average (метод усреднения Simple) Период —15, Growth factor — 0.0002 383 1309.82 1.32 3.14 0.1 397.29 (3.81%) 417.26 (3.99%)
Moving Average (метод усреднения Exponential) Период — 11, Growth factor — 0.0003 405 1109.72 1.22 3.02 0.08 346.35 (3.39%) 367.45 (3.6%)
Moving Average (метод усреднения Smoothed) Период — 6, Growth factor — 0.0003 405 1109.72 1.22 3.02 0.08 346.35 (3.39%) 367.45 (3.6%)
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) Период — 22, Growth factor — 0.0002 351 1505.35 1.34 3.65 0.11 383.71 (3.41%) 412.88 (3.91%)
Adaptive Moving Average Период — 14, Growth factor — 0.0001 384 1024.19 1.19 1.63 0.07 600.06 (5.41%) 627.36 (5.64%)
Double Exponential Moving Average Период — 28, Growth factor — 0.0003 366 1676.43 1.39 3.49 0.12 460.33 (4.39%) 481.03 (4.58%)
Triple Exponential Moving Average Период — 44, Growth factor — 0.0002 482 1842.81 1.35 5.31 0.11 321.07 (3.14%) 347.27 (3.39%)
Fractal Adaptive Moving Average Период — 16, Growth factor — 0.0007 174 766.52 1.37 2. 69 0.12 252.4 (2.5%) 285.08 (2.78%)
Variable Index Dynamic Average Период EMA — 12, период CMO — 2, Growth factor — 0.0003 333 1237.31 1.26 2.86 0.09 385.44 (3.43%) 432.81 (3.84%)
Nick Rypock Moving Average Fact — 15, Growth factor — 0.0001 295 1669.62 1.42 4.14 0.14 376.22 (3.5%) 403.52 (3.75%)

Из результатов тестирования можно сделать следующие выводы:

  • Наибольший показатель чистой прибыли и фактор восстановления — Triple Exponential Moving Average, однако другие ее показатели не самые высокие, также неплохие результаты показали Double Exponential Moving Average и Nick Rypock Moving Average.
  • Наихудшие показатели прибыльности, фактора восстановления, коэффициента Шарпа, а также наибольшую просадку по средствам и балансу показала Adaptive Moving Average.

Для более наглядного сравнения результатов тестирования нормируем показатели чистой прибыли, прибыльности, коэффициента Шарпа, фактора восстановления, максимальных просадок по балансу и средствам по следующей формуле:

  • nValue — нормированное значение параметра в интервале от 0 до 1,
  • Value — текущее значение параметра,
  • MaxValue — максимальное значение параметра,
  • MinValue — минимальное значение параметра.

Результаты представлены в таблице (желтым выделены наилучшее результаты, красным — наихудший):

Наименование скользящей средней Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная просадка по средствам Сумма показателей без учета просадок Сумма показателей с учетом просадок
Moving Average (метод усреднения Simple) 0.50479 0.56522 0.41033 0.42857 0.41676 0.38618 1.9089 1.10597
Moving Average (метод усреднения Exponential) 0.31887 0.13043 0.37772 0.14286 0.27024 0.24065 0.96988 0.459
Moving Average (метод усреднения Smoothed) 0.31887 0.13043 0.37772 0.14286 0.27024 0.24065 0.96988 0.459
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) 0.68646 0.65217 0.54891 0.57143 0.3777 0.37338 2.45898 1.7079
Adaptive Moving Average 0.23941 1 1 0.23941 -1.76059
Double Exponential Moving Average 0.84541

0.86957 0.50543 0.71429 0.59808 0.57248 2.9347 1.76413
Triple Exponential Moving Average 1 0.69565 1 0.57143 0.19572 0.18169 3.26708 2.88787
Fractal Adaptive Moving Average 0.78261 0.28804 0.71429 1.78494 1.78494
Variable Index Dynamic Average 0.43742 0.29631 0.33361 0.27656 0.38267 0.43161 1.34419 0.52992
Nick Rypock Moving Average 0.83909 1 0.68207 1 0.35615 0.34603 3.52115 2.81897

В последнем столбце таблицы при суммировании показателей значения максимальной просадки по балансу и по средствам взяты с отрицательным знаком (чем меньше просадка, тем лучше стратегия). Таким образом, наилучшие показатели для рассмотренной стратегии продемонстрировали Triple Exponential Moving Average, Nick Rypock Moving Average и Double Exponential Moving Average (в таблице выделены желтым). Результаты тестирования для TEMA, NRMA и DEMA приведены на рис. 5-10.

Рис. 5. График баланса (средств) для Triple Exponential Moving Average

Рис. 6. Отчет для Triple Exponential Moving Average

Рис. 7. График баланса (средств) для Nick Rypock Moving Average

Рис. 8. Отчет для Nick Rypock Moving Average

Рис. 9. График баланса (средств) для Double Exponential Moving Average

Рис. 10. Отчет для Double Exponential Moving Average

Из рис. 5, 7, 9 видно, что график баланса (средств) для TEMA выглядит более стабильно, чем NRMA и DEMA, хотя имеет небольшие просадки. На графике баланса (средств) NRMA наблюдается резкий рост прибыли в последние 3 месяца торговли, на графике DEMA рост прибыли (с небольшой просадкой) начитается с декабря 2020 года.

Результаты тестирования на валютной паре GBPUSD

Результаты тестирования на валютной паре GBPUSD представлены в таблице:

Наименование скользящей средней Оптимизируемые параметры и их значения Количество трейдов Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная
просадка по средствам
Moving Average (метод усреднения Simple) Период —38, Growth factor — 0.0005 52 1013.56 1.98 3.82 0.32 207.04 (2.7%) 265.06 (2.65%)
Moving Average (метод усреднения Exponential) Период —41 , Growth factor — 0.0002 219 787.12 1.14 1.23 0.07 576.96 (5.21%) 639.44 (5.75%)
Moving Average (метод усреднения Smoothed) Период — 42, Growth factor — 0.0003 48 817.42 1.71 3.85 0.26 151.32 (1.51%) 212.24 (2.04%)
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) Период — 50, Growth factor — 0.0001 328 1086.08 1.17 1.26 0.07 818.34 (7.45%) 861.04 (7.82%)
Adaptive Moving Average Период — 21, Growth factor — 0.001 100 1102.16 1.61 4.61 0.21 176.46 (1.71%) 239.12 (2.28%)
Double Exponential Moving Average Период — 23, Growth factor — 0.0007 263 1070.88 1.21 1.96 0.08 466.24 (4.42%) 547.58 (5.16%)
Triple Exponential Moving Average Период — 30, Growth factor — 0.0009 214 1443.90 1.39 4.11 0.14 322.76 (3.02%) 351.14 (3.28%)
Fractal Adaptive Moving Average Период — 38, Growth factor — 0.0001 819 651.54 1.05 0.85 0.02 747.98 (7.12%) 764.88 (7.28%)
Variable Index Dynamic Average Период EMA — 35, период CMO — 7, Growth factor — 0.0004 73 1606.98 1.99 5.20 0.34 251.94 (2.52%) 309 (3.08%)
Nick Rypock Moving Average Fact — 45, Growth factor — 0.0005 53 978.30 1.80 3.86 0.29 200.64 (1.99%) 253.58 (2.51%)

Нормированные результаты представлены в таблице (желтым выделены наилучшее результаты, красным — наихудший):

Наименование скользящей средней Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная просадка по средствам Сумма показателей без учета просадок Сумма показателей с учетом просадок
Moving Average (метод усреднения Simple) 0.3789 0.98929 0.68343 0.91799 0.08354 0.08141 2.96961 2.80467
Moving Average (метод усреднения Exponential) 0.1419 0.09351 0.08718 0.13465 0.63812 0.65845 0.45724 -0.8393
Moving Average (метод усреднения Smoothed) 0.17416 0.70302 0.69032 0.74598 2.31347 2.31347
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) 0.45481 0.12036 0.09417 0.14629 1 1 0.81562 -1.1844
Adaptive Moving Average 0.47164 0.58999 0.86402 0.57613 0.03769 0.04143 2.50177 2.42265
Double Exponential Moving Average 0.4389 0.17142 0.25383 0.1936 0.47213 0.51686 1.05774 0.06875
Triple Exponential Moving Average 0.82931 0.36161 0.74969 0.36845 0.25702 0.21409 2.30906 1.83795
Fractal Adaptive Moving Average 0.89452 0.85179 -1.7463
Variable Index Dynamic Average 1 1 1 1 0.15085 0.14914 4 3.70001
Nick Rypock Moving Average 0.342 0.79826 0.69126 0.82047 0.07394 0.06372 2.65199 2.51433

Как следует из таблиц, наилучшими показателями обладает Variable Index Dynamic Average, также неплохо показали себя Nick Rypock Moving Average и Moving Average с методом усреднения Simple. Результаты тестирования для VIDYA, NRMA и SMA приведены на рис. 11-16.

Рис. 11. График баланса (средств) Variable Index Dynamic Average

Рис. 12. Отчет для Variable Index Dynamic Average

Рис. 13. График баланса (средств) Nick Rypock Moving Average

Рис. 14. Отчет для Variable Index Nick Rypock Moving Average

Рис. 15. График баланса (средств) Simple Moving Average

Рис. 16. Отчет для Simple Moving Average

Из рис. 11-16 видим, что графики VIDYA, NRMA и SMA выглядят примерно одинаково, в начале торговли наблюдается небольшая просадка, далее графики растут, количество сделок у VIDYA больше, чем NRMA и SMA. Процент прибыльных трейдов у VIDYA превышает NRMA и SMA.

Результаты тестирования на валютной паре USDJPY

Результаты тестирования на валютной паре USDJPY представлены в таблице:

Наименование скользящей средней Оптимизируемые параметры и их значения Количество трейдов Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная
просадка по средствам
Moving Average (метод усреднения Simple) Период —34, Growth factor — 0.0004 451 1784.95 1.32 3.69 0.1 465.52 (4.17%) 483.34 (4.32%)
Moving Average (метод усреднения Exponential) Период — 42, Growth factor — 0.0007 465 1135.23 1.20 2.21 0.07 461.52 (4.08%) 514.61 (4.53%)
Moving Average (метод усреднения Smoothed) Период — 33, Growth factor — 0.0008 372 1702.94 1.36 5.15 0.12 296.57 (2.58%) 330.6 (2.87%)
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) Период — 50, Growth factor — 0.0005 477 1892.24 1.33 4.66 0.10 384.06 (3.68%) 406.1 (3.88%)
Adaptive Moving Average Период — 46, Growth factor — 0.0006 403 1460.51 1.26 2.56 0.09 527.75 (4.77%) 569.67 (5.13%)
Double Exponential Moving Average Период — 18, Growth factor — 0.001 1062 1459.18 1.15 3.55 0.05 366.24 (3.30%) 410.56 (3.69%)
Triple Exponential Moving Average Период — 50, Growth factor — 0.0003 657 1115.86 1.15 1.87 0.05 537.18 (4.68%) 597.71 (5.18%)
Fractal Adaptive Moving Average Период — 24, Growth factor — 0.0008 1030 615.92 1.06 0.8 0.02 734.03 (6.58%) 766.01 (6.85%)
Variable Index Dynamic Average Период EMA — 18, период CMO — 42, Growth factor — 0.001 238 2338.68 1.64 5.14 0.21 417.66 (3.62%) 454.69 (3.93%)
Nick Rypock Moving Average Fact — 28, Growth factor — 0.0002 435 1465.32 1.27 3.00 0.09 456.65 (4.02%) 488.7 (4.29%)

Нормированные результаты представлены в таблице (желтым выделены наилучшее результаты, красным — наихудший):

Наименование скользящей средней Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная просадка по средствам Сумма показателей без учета просадок Сумма показателей с учетом просадок
0.67858 0.66457 0.38621 2.22871 Moving Average (метод усреднения Exponential) 0.25001 0.25216 0.42261 0.32645
0.63098 1 2.64993 Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) 0.46535 0.42881 0.1734 2.14855
0.49025 0.40481 0.52846 1.61017 Double Exponential Moving Average 0.15054 0.14711 0.18364 1.07686
0.2902 0.2445 0.55002 0.84538 Fractal Adaptive Moving Average 1 -2
1 0.99825 0.2768 3.99825 Nick Rypock Moving Average 0.49305 0.36549 0.50479 0.37182 0.36593 0.36311 1.73515 1.00611

Как следует из таблиц, наилучшими показателями обладают Variable Index Dynamic Average и Moving Average с методами усреднения Smoothed и Linear Weighted . Показатели чистой прибыли, прибыльности, коэффициента Шарпа VIDYA превышают SMMA и LWMA, но у SMMA и LWMA наименьшая просадка по балансу и средствам. Результаты тестирования для VIDYA, SMMA и LWMA приведены на рис. 17-22.

Рис. 17. График баланса (средств) Variable Index Dynamic Average

Рис. 18. Отчет для Variable Index Dynamic Average

Рис. 19. График баланса (средств) Linear Weighted Moving Average

Рис. 20. Отчет для Linear Weighted Moving Average

Рис. 21. График баланса (средств) Smoothed Moving Average

Рис. 22 . Отчет для Smoothed Moving Average

Из рис. 17-22 видим, что несмотря на низкий процент прибыльных трейдов, индикаторы демонстрируют высокую чистую прибыль, это связано с тем, что валютная пара USDJPY имеет высокую волатильность.

Результаты тестирования на валютной паре USDCAD

Результаты тестирования на валютной паре USDCAD представлены в таблице:

Наименование скользящей средней Оптимизируемые параметры и их значения Количество трейдов Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная
просадка по средствам
Moving Average (метод усреднения Simple) Период —39, Growth factor — 0,0004 59 1101.44 2.30 7.11 0.40 133.44 (1.25%) 154.92 (1.45%)
Moving Average (метод усреднения Exponential) Период — 31, Growth factor — 0.0005 76 951.88 1.74 3.01 0.27 278.08 (2.56%) 316.57 (2.91%)
Moving Average (метод усреднения Smoothed) Период — 50, Growth factor — 0.0001 121 1262.26 1.57 3.07 0.22 343.76 (3.19%) 411.32 (3.81%)
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) Период — 46, Growth factor — 0.0005 46 903.64 2.34 5.31 0.42 128.97 (1.22%) 170.05 (1.61%)
Adaptive Moving Average Период — 38, Growth factor — 0.0009 41 990.44 3.18 8.62 0.55 77.57 (0.73%) 114.96 (1.09%)
Double Exponential Moving Average Период — 44, Growth factor — 0.0007 73 941.93 2.07 5.33 0.32 137.28 (1.28%) 176.6 (1.64%)
Triple Exponential Moving Average Период — 49, Growth factor — 0.0009 76 559.18 1.62 3.28 0.20 122.21 (1.2%) 170.57 (1.66%)
Fractal Adaptive Moving Average Период — 15, Growth factor — 0.0009 185 504.26 1.27 2.44 0.09 197.12 (1.95%) 206.37 (2.04%)
Variable Index Dynamic Average Период EMA — 34, период CMO — 9, Growth factor — 0.0002 111 1563.99 1.86 6.17 0.30 185.64 (1.70%) 253.36 (2.32%)
Nick Rypock Moving Average Fact — 41, Growth factor —0.0004 81 594.91 1.39 1.74 0.16 309.02 (2.88%) 342.16 (3.18%)

Нормированные результаты представлены в таблице(желтым выделены наилучшее результаты, красным — наихудший):

Наименование скользящей средней Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная просадка по средствам Сумма показателей без учета просадок Сумма показателей с учетом просадок
Moving Average (метод усреднения Simple) 0.56352 0.53776 0.78104 0.67198 0.20989 0.13484 2.5543 2.20957
Moving Average (метод усреднения Exponential) 0.42239 0.24419 0.18441 0.37529 0.75326 0.68029 1.22628 -0.2073
Moving Average (метод усреднения Smoothed) 0.71528 0.15751 0.19342 0.26924 1 1 1.33545 -0.6646
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) 0.37687 0.55859 0.5199 0.69827 0.1931 0.18589 2.15363 1.77465
Adaptive Moving Average 0.45878 1 1 1 3.45878 3.45878
Double Exponential Moving Average 0.413 0.42112 0.52277 0.48957 0.22431 0.20799 1.84645 1.41415
Triple Exponential Moving Average 0.05182 0.18256 0.22388 0.23681 0.1677 0.18764 0.69508 0.33974
Fractal Adaptive Moving Average 0.10249 0.44912 0.30844 0.10249 -0.6551
Variable Index Dynamic Average 1 0.30606 0.64482 0.43945 0.40599 0.467 2.39033 1.51734
Nick Rypock Moving Average 0.08554 0.06124 0.14059 0.86949 0.76664 0.28737 -1.3488

Как следует из таблиц, наилучшие показатели имеют Adaptive Moving Average, Moving Average с методом усреднения Simple и Variable Index Dynamic Average. Adaptive Moving Average демонстрирует наилучшие показатели прибыльности, фактора восстановления и коэффициента Шарпа, также имеет наименьшие просадки по балансу и средствам. У Variable Index Dynamic Average наибольшая чистая прибыль, но другие показатели не самые высокие. Результаты тестирования для AMA, SMA и VIDYA приведены на рис. 23-28.

Рис. 23. График баланса (средств) Adaptive Moving Average

Рис. 24 . Отчет для Adaptive Moving Average

Рис. 25. График баланса (средств) Simple Moving Average

Рис. 26 . Отчет для Simple Moving Average

Рис. 27. График баланса (средств) Variable Index Dynamic Average

Рис. 28 . Отчет для Variable Index Dynamic Average

Из рис. 23-28 видим AMA имеет наименьшее количество сделок и наибольший процент прибыльных сделок. SMA и VIDYA имеют большую прибыль за счет большего количества сделок, при этом количество прибыльных сделок превышает убыточные. Сильных просадок на графиках AMA, SMA и VIDYA не наблюдается.

Результаты тестирования на валютной паре AUDUSD

Результаты тестирования на валютной паре AUDUSD представлены в таблице:

Наименование скользящей средней Оптимизируемые параметры и их значения Количество трейдов Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная
просадка по средствам
Moving Average (метод усреднения Simple) Период —7, Growth factor — 0.0009 78 262.48 1.36 1.23 0.11 175.85 (1.74%) 214.18 (2.11%)
Moving Average (метод усреднения Exponential) Период — 40, Growth factor — 0.0004 24 652.88 2.62 2.82 0.47 206.76 (1.93%) 231.76 (2.16%)
Moving Average (метод усреднения Smoothed) Период — 21, Growth factor — 0.0004 24 651.18 2.61 2.81 0.47 206.76 (1.93%) 231.76 (2.16%)
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) Период — 32, Growth factor — 0.0005 24 383.64 1.97 2.25 0.30 116.38 (1.11%) 170.24 (1.62%)
Adaptive Moving Average Период — 21, Growth factor — 0.0007 58 252.39 1.30 0.54 0.11 392.15 (3.80%) 464.47 (4.48%)
Double Exponential Moving Average Период — 40, Growth factor — 0.0006 39 296.15 1.70 1.53 0.20 156.62 (1.51%) 193.02 (1.86%)
Triple Exponential Moving Average Период — 21, Growth factor — 0.001 69 273.12 1.35 1.05 0.11 228.5 (2.20%) 259.71 (2.50%)
Fractal Adaptive Moving Average Период — 38, Growth factor — 0.0007 83 109.01 1.11 0.55 0.04 142.85 (1.42%) 196.47 (1.94%)
Variable Index Dynamic Average Период EMA — 26, период CMO — 5, Growth factor — 0.0006 23 697.59 2.99 2.96 0.53 151.35 (1.41%) 235.38 (2.19%)
Nick Rypock Moving Average Fact — 22, Growth factor — 0.0006 34 509.27 1.90 2.55 0.28 94.58 (0.9%) 200 (1.89%)

Нормированные результаты представлены в таблице (желтым выделены наилучшее результаты, красным — наихудший):

Наименование скользящей средней Чистая прибыль Прибыльность Фактор восстановления Коэффициент Шарпа Максимальная просадка по балансу Максимальная просадка по средствам Сумма показателей без учета просадок Сумма показателей с учетом просадок
Moving Average (метод усреднения Simple) 0.26075 0.12921 0.28183 0.13463 0.27311 0.14934 0.80642 0.38397
Moving Average (метод усреднения Exponential) 0.92404 0.80629 0.93942 0.86552 0.37699 0.20909 3.53527 2.94919
Moving Average (метод усреднения Smoothed) 0.92115 0.8006 0.93639 0.86226 0.37699 0.20909 3.5204 2.93433
Moving Average (метод усреднения Linear Weighted) 0.4666 0.45691 0.70658 0.52861 0.07326 2.1587 2.08544
Adaptive Moving Average 0.2436 0.10105 0.13347 1 1 0.47812 -1.5219
Double Exponential Moving Average 0.31795 0.31405 0.40942 0.31848 0.20849 0.07742 1.3599 1.07399
Triple Exponential Moving Average 0.27882 0.12776 0.20999 0.14014 0.45005 0.30408 0.75672 0.00259
Fractal Adaptive Moving Average 0.00473 0.16221 0.08915 0.00473 -0.2466
Variable Index Dynamic Average 1 1 1 1 0.19078 0.22139 4 3.58783
Nick Rypock Moving Average 0.68004 0.42124 0.82757 0.48773 0.10115 2.41659 2.31545

Как следует из таблиц, наилучшие показатели имеют Variable Index Dynamic Average, и Moving Average с методами усреднения Exponential и Smoothed. VIDYA демонстрирует наилучшие показатели чистой прибыли, прибыльности, фактора восстановления и коэффициента Шарпа. EMA и SMMA имеют почти одинаковые показатели и одинаковое количество сделок. Результаты тестирования для VIDYA, EMA и SMMA приведены на рис. 29-34.

Рис. 29. График баланса (средств) Variable Index Dynamic Average

Рис. 30 . Отчет для Variable Index Dynamic Average

Рис. 31. График баланса (средств) Exponential Moving Average

Рис. 32 . Отчет для Exponential Moving Average

Рис. 33. График баланса (средств) Smoothed Moving Average

Рис. 34 . Отчет для Smoothed Moving Average

Из рис. 29-34 видим, что графики баланса (средств) для V >AUDUSD обладает низкой волатильностью, что и объясняет полученные результаты.

Из результатов тестирования на валютных парах EUR USD, GBPUSD, USDJPY, USDCAD, AUDUSD можно сделать следующие выводы:

  • наилучшие результаты на валютных парах с высокой ( GBPUSD, USDJPY) и низкой волатильностью ( AUDUSD) показала Variable Index Dynamic Average
  • на валютной паре USDCAD наилучшие показатели у Adaptive Moving Average, однако на валютной паре EUR USD она демонстрирует наихудшие результаты
  • на валютной паре EUR USD наилучшие показатели у Triple Exponential Moving Average
  • наихудшие результаты на валютных парах GBPUSD, USDJPY, USDCAD, AUDUSD продемонстрировала Fractal Adaptive Moving Average
  • неплохие результаты продемонстрировал стандартный индикатор Moving Average с различными периодами усреднения.

Заключение

Мы рассмотрели различные скользящие средние (MA (с методами Simple, Exponential, Smoothed, Linear Weighted), DEMA, TEMA, FRAMA, AMA, VIDYA, NRMA), для каждой MA описан порядок ее расчета. Выполнены сравнение и оптимизация параметров скользящих средних в торговле при одинаковых условиях входа и выхода из рынка.

Из полученных результатов можно сделать следующие выводы:

  • оптимизируя параметры любой из рассмотренных скользящих средних, можно получить прибыльную стратегию;
  • большинство скользящих средних — вариации индикатора EMA;
  • основное преимущество скользящих средних, основанных на EMA, — уменьшение ложных сигналов во флэте и более быстрая реакция на изменение тренда;
  • наилучшие результаты показал индикатор Variable Index Dynamic Average, его можно использовать как валютных парах с высокой и низкой волатильностью, так и валютных парах со средней волатильностью.

В статье рассмотрены четыре технических индикатора (AMA, FRAMA, VIDYA, NRMA), которые отличаются от EMA способом расчета фактора сглаживания. Возможно, для кого-нибудь это послужит стимулом к созданию новой, более эффективной вариации индикатора EMA.

Самая важная статья:  Простая и прибыльная стратегия для бинарных опционов
Откройте счет и получите бонус:
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Стратегии бинарных опционов, системы торговли для начинающих
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: