Мы уже говорили, что разные варианты скользящих средних используются для того, чтобы сгладить недостатки простого скользящего среднего и сделать более точной идентификацию трендов.
Индикатор Экспоненциальное скользящее среднее
(ExponentialMovingAverage — EMA) позволяет уменьшить лаг и придать больший вес самым новым ценам. С помощью этого индикатора удается очень быстро реагировать на изменения цен. Вес последней цены можно регулировать изменением периода. С увеличением периода уменьшается вес. Но не забывайте учитывать, что рассчитывать экспоненциальную среднюю намного труднее, чем простую.
Формула:
Существует два пути расчета экспоненциальной скользящей средней – как процентный и периодный индикатор. В первом случае параметром является вес, во втором – период.
Экспоненциальную скользящую среднюю рассчитывают по формуле:
EMAi = EMAi-1 + (K X [Pi — EMAi-1]
Где:
i — текущий момент времени,
i — 1 — предыдущий момент времени,
K = 2 / (n + 1), n — период средней в барах.
Таким образом, изменить период индикатора можно, изменяя сам коэффициент К или изменяя период скользящей. Во втором случае коэффициент можно будет рассчитать по формуле – 2/(1+N).
Для примера можно рассчитать коэффициент экспоненциального скользящего среднего 10-го периода.
Экспоненциальное скользящее среднее: пример и недостатки
Посмотреть пример индикатора можно на рисунке:
Учитывайте, что теоретически для расчета экспоненциальных скользящих средних берутся во внимание все цены за весь период. Влияние старых цен со временем становится все меньше и в этом особое преимущество этого варианта скользящего среднего.
На графике также можно увидеть разницу между простой и экспоненциальной скользящей средней. Экспоненциальная существенно точнее показывает изменения рыночных цен. Ведь более новые цены оказывают пропорционально большее влияние на индикатор.
Недостатки:
- Экспоненциальное скользящее среднее способно очень остро реагировать на стремительные изменения цен.
- Неплохо подходит для краткосрочной торговли, но при этом не слишком эффективна для идентификации долгосрочных трендов. Экспоненциальное среднее более чувствительно, чем простое, но при этом может показывать больше ложных сигналов.
