Ну що ж, після тривалої перерви продовжуємо розбиратися з технічними індикаторами.
Для тих, хто ще не знає, що таке технічні індикатори, свічки і валютні пари, рекомендую почати читання з першої статті серії - Просте ковзне середнє. А ми перейдемо прямо до справи.
До слова сказати, перерва була частково викликана тим, що я відчував нагальну потребу розібратися з експоненціальним згладжуванням, що вилилося в написання трьох статей - Експоненціальне згладжування. Подвійне експоненціальне згладжування і Потрійне експоненціальне згладжування.
Тепер я відчуваю себе досить підкованим теоретично, щоб розповісти, і, як зазвичай, порахувати експоненціальне ковзне середнє (Exponential Moving Average. EMA).
Минулого разу я писав про Виважена ковзне середнє. Його придумали для того, щоб останні дані надавали більший вплив на результат усереднення. Тобто щоб індикатор був більш чутливий до несподіваних розворотів тенденції (тренда).
Експоненціальне ковзне середнє теж використовує цей принцип. Сам метод експоненціального згладжування був придуманий досить давно, див. Статті вище, і у вигляді простого експоненціального згладжування перетворився в технічний індикатор. Розрахунок, як зазвичай, ведеться за останні n періодів, звідси назва ковзне.
Базова формула береться з експоненціального згладжування.
Залишилося визначитися з початковим S і коефіцієнтом.
У разі експоненціального згладжування, нагадаю, використовується наступний підхід:
- НЕ визначено
і підбирається таким чином, щоб мінімізувати среднеквадратическую помилку.
обчислюється таким волюнтаристським способом
Зрозуміло, що до мінімуму середньоквадратичної помилки таке альфа не має ніякого відношення, але зате цілком виконує свою мету - вплив старіших даних убуває швидше, ніж у випадку просто зваженого ковзного середнього.
Щоб в цьому переконатися, досить порівняти графіки нижче