Неформальное описание скользящей ALMA

Опубликовано в AmiBroker

Большое количество торговых систем, основанных на техническом анализе, в той или иной мере используют скользящие средние. Обычно они используются для генерации сигналов входа и выхода. Также скользящие средние позволяют распознавать случайные движения цен относительно реальной торговли. В результате это означает, что что Ваша прибыль зависит от качества средней, используемое вами в торговой системе. Одно из преимуществ скользящих средних состоит в том, что они имеют достаточно стандартную форму, которая позволяет переключать их, сравнивать и, в конце концов, выбрать ту, которая лучше всего подходит для Вашей торговой системы.

У идеальной скользящей средней есть две ключевые особенности. Это гладкость (плавность) и запаздывание. Гладкость характеризуется степенью фильтрации шума и позволяет принимать решения в сответствии с текущей тенденцией, а не по случайным движениям цены. Запаздывание определяет своевременность принятия того или иного решения. Принятие решения о наличии тренда с большой задержкой повлечет за собой значительные потери возможной прибыли. По сути, любая  скользящая средняя - это дискретный временной фильтр. При этом возникает коллизия: плавность и запаздывание вступают в противоречие друг с другом. Очевидно, что 9-дневная SMA гораздо более информативна и гораздо менее плавна, чем 21-дневная SMA. Такое противоречие обуславливает попытки разработать новые виды скользящих, лишенных этого недостатка.

Moving Averages
На рисунке показаны три самых популярных типа скользящих средних, используемых в повседневной практике сотнями трейдеров; SMA, EMA и HMA. Так же мы видим скользящую ALMA, которая превосходит остальные и по плавности, и по запаздыванию. Две первые - SMA и EMA известны всем и популярны благодаря своей простоте расчета. Их расчет несложен.

EMA SMA

Обе взвешивают суммы цен делят их на номер дня в истории. Размер истории называется периодом расчёта. Например, SMA с периодом 9 просуммирует цены за 9 предыдущих дней, потом делит на 9 и получается некое усреднение цены за последние 9 дней. EMA делает абсолютно то же самое, но акцентируется на цены последних дней. Мы видим это на первом рисунке. Если сравнить бирюзовую (EMA) и оранжевую (SMA) линии, можно отчётливо увидеть, что EMA лучше SMA. И EMA, и SMA просты и мощны, но они дают отличные данные с опозданием, примерно равным половине периода рачета. Это значит, что если мы запускаем например 21-дневную скользящую среднюю, то сегодня получаем очень точную оценку того, что было 10 дней назад! Если мы торгуем тренды, это приводит к потере большой потенциальной прибыли. Если же мы играем в контртрендовую или реверсную стратегию, такое запаздывание приводит к поздним выходам, что наверняка принесет убытки. Несмотря на всем известные слабости SMA/EMA, они очень популярны и широко используются трейдерами. Возникает вопрос, можно ли улучшить ситуацию, используя другие типы скользящих.


Следующий уровень скользящих средних - это Hull Moving Average (HMA). HMA это чрезвычайно хороший фильтр, который очень трудно превзойти в обоих аспектах плавности и запаздывания. Как видно из графика, НМА (зеленая), превосходит обе SMA и EMA, аппроксимирует значения цен очень хорошо, игнорирует случайные движения цены и, в то же время, даёт очень плавные и реальные результаты. В следующей таблице приведена формула расчета НМА.

HMA

НМА эквивалентна многопроходным фильтрам в обработке сигналов. Это делает ее весьма информативной и уменьшает запаздывание. Главное препятствие многопроходных фильтров и, следовательно, НМА - это проскоки, один из которых отмечен цифрой 3 на графике. В зависимости от вашей торговой системы эти проскоки могут быть как и незаметными, так и колоссальными. Впрочем, это особенность всех скользящих средних.

Последний тип скользящих средних -  ALMA - превосходит HMA. ALMA использует фильтры Гаусса, чем принципиально отличается от других типов. При расчете EMA и HMA последние данные о цене имеют больший вес, чем более ранние. На вопрос "какой будет погода завтра" они дают ответ  "весьма вероятно, та же, что и  сегодня".

 

 

 

Предположим, что на предыдущем рисунке приведены цены закрытия на некоторый товар в течение последних 4 дней. Какова реальная цена товара на 3-й день очевидна. Что-то около 30 центов. Почему это очевидно? У нас 4 дня и 2-й день дает нам уверенность в "реальной цене" 3-его дня. Однако если обратиться к 1-ому дню, то он ответ на этот вопрос не дает - и на основе первого дня мы не можем прогнозировать будущее.


Если цена завтра составит около 0,21, нам бы хотелось, чтобы наша скользящая на сегодня давала значение, равное 0,26. Если цена завтра будет около 0,37, хочется, чтобы значение сегодняшней средней составило 0,32. Это означает, что в отличие от 3-его дня, где мы имеем уверенность в том, что это действительно реальная цена, сейчас, как и в 1-ый день, мы такой уверенности не имеем. Это может быть в равной степени 0,26 или 0,32. Это означает, что уверенность в "реальности цены" падает по мере приближения к текущему дню.


Скользящая ALMA на вопрос "какой будет погода завтра" отвечает уже иначе - "весьма вероятно, такой же, как и вчера и позавчера, но не обязательно, такой же как сегодня".

 

Выше приведена формула расчета скользящей ALMA. Она использует фильтры Гаусса со смещением. Таким образом, достоверность предоставляемой этой скользящей информации смещена с середины периода расчета (как у других скользящих средних) к более поздним ценам. Смещение регулируется, так что мы можем изменять как плавность, так и запаздывание. Вторым параметром является сигма - параметр, который изменяет форму фильтра, делает его более широким (больше сигма) или более целенаправленной (меньше сигма). Значение по умолчанию 6 обычно дает неплохие результаты.


Как видно из самого первого рисунка, есть некоторые случаи (например, отмеченный 2), где ALMA, имеет большее отставание, чем HMA. С другой стороны, в местах, где это действительно имеет значение (например, в случае, отмеченном 1), ALMA реагирует намного лучше. Самое главное, ALMA не предусматривает никаких расчетов с перепадами цен, что означает, что она грамотно обходится с краткосрочными выносами цен, в отличие от HMA (случай 3). Другими словами, по сравнению с HMA ALMA даёт ту же информативность и такую же (или лучшую) гладкость без побочных эффектов.

 

Таким образом - ALMA - очень хорошее пополнение списка скользящих средних. Её использование позволяет правильно протестированным торговым системам получать прибыль в самых жестких торговых условиях.

Реализации этой скользящей средней:

Базовые знания о скользящих средних (видео): Скользящие средние - основы

Cм. также FRAMAВсе скользящие средние в одном флаконеHull Moving Average (HMA).

Спасибо моей дочери Ксении за перевод.

Комментарии   

# AlexLan 21.06.2012 10:24
Спасибо, хорошая статья.
С уважением, Александр.
# Anton2 13.07.2016 14:03
Большое спасибо за перевод авторской статьи!

Недостаточно прав для комментирования