Vyrovnajte série pomocou metódy kĺzavého priemeru. Vyrovnávanie časových radov pomocou jednoduchých kĺzavých priemerov

Metóda kĺzavého priemeru metóda štúdia v radoch dynamiky hlavného trendu vývoja javu.

Podstata metódy kĺzavého priemeru je, že priemerná hladina sa vypočíta z určitého počtu prvých v poradí úrovní sérií, potom  priemerná úroveň z rovnakého počtu úrovní, počínajúc druhou, potom  počnúc tretinou atď. Pri výpočte priemernej úrovne sa teda „posuňte“ množstvo dynamiky od začiatku do konca, zakaždým sa zníži jedna úroveň na začiatku a pridá sa ďalšia.

Prostredná z nepárneho počtu úrovní sa týka stredu intervalu. Ak je interval vyhladzovania rovnomerný, priradenie priemeru ku konkrétnemu času je nemožné, odkazuje na stred medzi dátumami. Aby sa správne priradil priemer párneho počtu úrovní, použije sa centrovanie, tj. Nájdenie priemeru priemeru, ktorý je už pripisovaný určitému dátumu.

Ukážme si aplikáciu kĺzavého priemeru v nasledujúcom príklade. Príklad 3.1. Na základe údajov o výnosu zrnovín na farme 1989-2003 základe. vyhladzujme série pomocou metódy kĺzavého priemeru.

Dynamika výťažku zrnovín v ekonomike pre 1989-2003. a výpočet kĺzavých priemerov

1 ... Vypočítajme trojročné priebežné sumy. Nájdeme súčet výnosu za roky 1989–1991: 19,5  23,4  25,0  67,9 a napíšeme túto hodnotu v roku 1991. Potom z tohto súčtu odpočítame hodnotu ukazovateľa za rok 1989 a pripočítame ukazovateľ za rok 1992.: 67,9 - 19,5   22,4 70,8 a píšeme túto hodnotu v roku 1992, atď

2 ... Definujme trojročné kĺzavé priemery pomocou prostým aritmetickým priemerom vzorec:

Výslednú hodnotu napíšeme v roku 1990. Potom vezmeme nasledujúci trojročný kĺzavý priemer a nájdeme trojročný kĺzavý priemer: 70,8: 3  23,6, výslednú hodnotu napíšeme v roku 1991 atď.

Štvorročné priebežné sumy sa vypočítavajú podobným spôsobom. Ich hodnoty sú uvedené v stĺpci 4 tabuľky tohto príkladu.

Štvorročný kĺzavé priemery sa stanovujú pomocou prostým aritmetickým priemerom vzorec:

Táto hodnota sa bude pripisovať medzi dvoma rokmi 1990 a 1991, to znamená v strede intervalu vyhladzovania. Ak chcete nájsť stred štvorročných kĺzavých priemerov, musíte nájsť priemer dvoch susedných kĺzavých priemerov:

Tento priemer sa bude vzťahovať na rok 1991. Ostatné stredné priemery sa vypočítajú podobným spôsobom; ich hodnoty sú zaznamenané v stĺpci 6 tabuľky tohto príkladu.

4. Analytická metóda zarovnania

Rovnica pre analytické zarovnanie radu dynamiky je nasledovná:

kde - zarovnaná (priemerná) úroveň časového radu; a 0 , a 1 - parametre požadovanej priamky;t- časové označenie.

Metóda najmenších štvorcov poskytuje systém dvoch normálnych rovníc na nájdenie parametrov a 0 a a 1:

kde o počiatočná úroveň množstvo dynamiky ; n počet členov série.

Sústava rovníc je zjednodušená, ak hodnoty t vyberte tak, aby sa ich súčet rovnal nule, to znamená, že začiatok času sa prenesie do stredu uvažovaného obdobia.

Ak potom

Výskum dynamiky sociálnych a ekonomických. javy a stanovenie hlavného trendu vývoja poskytujú základ pre prognózovanie (extrapoláciu)  určovanie budúcej veľkosti úrovne ekonomického javu. Používajú sa nasledujúce metódy extrapolácie:

■ priemerný absolútny rast  s / ukazovateľ vypočítaný na vyjadrenie priemernej miery rastu (poklesu) sociálnej ekv. proces. Určené vzorcom:

■ priemerná miera rastu;

■ extrapolácia na základe zarovnania podľa akéhokoľvek analytického vzorca Metóda analytického zosúladenia je metóda skúmania dynamiky sociálno-ekonomického. javov, čo umožňuje stanoviť hlavné trendy v ich vývoji.

Zvážte použitie analytickej metódy zarovnania priamok na vyjadrenie hlavného trenduPríklad 4.1... Počiatočné a vypočítané údaje na určenie parametrov rovnice priamky:

2.3.1. Cvičenie*

Prvé dva stĺpce tabuľky 17 poskytujú údaje odrážajúce dopyt po určitom produkte počas osemročného obdobia. Vykonajte vyhladzovanie údajov pomocou metódy kĺzavého priemeru s vyhladzovacím oknom k=3.

2.3.2. Dokončenie úlohy

Kĺzavý priemer sa vypočíta pomocou funkcie AVERAGE. Výsledky výpočtu sú uvedené v treťom stĺpci tabuľky 16 a ilustrované na obrázku 8.

Tabuľka 17. dopyt po produktoch

2.4. Alokácia trendových a cyklických zložiek časového radu **

Cvičenie 1

Tabuľka 18 poskytuje údaje o objeme r spotreba energie za štyri roky (čas t merané v štvrtinách). Vyhlaďte časové rady pomocou metódy kĺzavého priemeru a veľkosť si zvoľte sami k vyhladzovacie okná.

2.4.2. Dokončenie úlohy 1

Z grafu závislosti r(t) (pozri obr. 9), je vidieť, že časový rad obsahuje cyklickú zložku s bodkou T n = 4. Po vypočítaní koeficientu selektívnej autokorelácie pomocou funkcie CORREL r(1, t) (pozri tabuľku 19) a zostavením korelogramu (pomocou sprievodcu diagramom - pozri obr. 10) zistíme, že maximálny koeficient autokorelácie sa vyskytuje pri hodnotách t, ​​ktoré sú násobky štyroch; to potvrdzuje (pozri §1.2), že T n = 4. Okno vyhladzovania by malo byť zvolené rovnako (pozri §1.5) ako obdobie cyklickej zložky: k = T n = 4. Potom bude výsledkom vyhladzovania približný trend (za obdobie sa budú navzájom kompenzovať kladné a záporné hodnoty cyklickej zložky).

Tretí stĺpec tabuľky 18 zobrazuje výsledky výpočtu kĺzavého priemeru u 1 (t) pre k= 4. Stred t cp okna vyhladzovania je medzi druhým a tretím časom okna. Napríklad pre prvé okno (obsahujúce časové okamihy t=1, 2, 3, 4) t cf = 2,5; v našich dátach taký časový moment nie je a tomuto okamihu priradíme priemernú hodnotu pozorovaní nad oknom t= 2. Na druhé okno t cp = 3,5 a k tomuto momentu bude priradená priemerná hodnota pozorovaní pre druhé okno t= 3. Podobne druhému časovému okamihu tohto okna priradíme priemernú hodnotu pozorovaní pre každé ďalšie posuvné okno.

Nastaviť korešpondenciu medzi priemernou hodnotou pozorovaní nad oknom a stredom okna t cp je potrebné použiť u 1 (t) metóda kĺzavého priemeru s vyhladzovacím oknom rovnajúcim sa dvom: u 2 (t)=[u 1 (t-1)+u 1 (t)] / 2. Výsledky výpočtu sú uvedené v tabuľke 18 (štvrtý stĺpec). Pripomeňme (pozri tiež §1.5), že výpočet u 2 je potrebný iba v prípade párneho k... pre nepárne k stred okna vyhladzovania t Streda sa zhoduje s jedným z časových bodov dostupných v tabuľke.

Tabuľka 18. Výpočet trendovej a cyklickej zložky

Úloha 2

Vypočítajte hodnoty cyklickej zložky časového radu podľa údajov v tabuľke 18. Výsledky zaznamenajte do tej istej tabuľky.

2.4.4. Dokončenie úlohy 2

Uvažovaný časový rad je popísaný aditívnym modelom, pretože amplitúda oscilácií úrovní radu je prakticky nezávislá na čase (pozri obr. 9). Podľa vzorca (43) (berúc do úvahy, že T» u 2) počítanie S

Hodnoty S 2 sa získajú spriemerovaním S 1 podľa bodiek. Pretože priemerná hodnota cyklickej zložky za obdobie pre aditívny model radu by mala byť rovná nule, potom hodnoty zarovnáme S 2: S 3 =S 2 -S 2 streda, kde po S 2 sr označuje priemernú hodnotu S S získané kopírovaním S 3 pre všetky obdobia.

Po prijatí cyklickej zložky vypočítame ďalšiu aproximáciu trendu za predpokladu, že trend je lineárny. Vypočítajme hodnoty hlučného trendu: T+E=Y-S(pozri vzorec (40)). Aplikovaním OLS na tieto hodnoty (pomocou funkcie LINEST) získame nasledujúci vzorec: T(t)=0,186t+5,72. Pomocou tohto vzorca vypočítame hodnoty trendu a potom ich vezmeme do úvahy E=Y-T-S, Sú hodnoty náhodnej zložky E.

Na obr. 9 sú komponenty rozsahu zobrazené graficky. Pretože náhodná zložka je výrazne menšia ako ostatné zložky radu, môžeme predpokladať, že získané odhady trendu a cyklickej zložky sú celkom prijateľné.

Úloha 3

Prvé dva stĺpce tabuľky 20 uvádzajú štvrťročné údaje o zisku spoločnosti (v bežných jednotkách) za posledné štyri roky. Určte trend, cyklické a náhodné zložky časového radu.

2.4.6. Dokončenie úlohy 3

Z grafu závislosti r(t) (pozri obr. 11, a), je vidieť, že časový rad obsahuje cyklickú zložku s bodkou T n = 4. Konštrukciou korelogramu (ktorý tu nie je zobrazený) je možné zaistiť, aby sa maximum koeficientu autokorelácie vyskytlo pri hodnotách t, ​​ktoré sú násobky štyroch; toto to potvrdzuje T n = 4. Vyberte vyhladzovacie okno rovnajúce sa (pozri §1.5) obdobiu cyklickej zložky: k = T n = 4.

V treťom a štvrtom stĺpci tabuľky 20 sú uvedené výsledky výpočtu aproximácií trendov u 1 (t) a u 2 (t), získaným rovnakým spôsobom ako v tabuľke 18.

Pre uvažované časové rady by mal byť zvolený multiplikatívny model, pretože amplitúda fluktuácií úrovní sérií sa mení úmerne k trendu (pozri obr. 11, a). Podľa vzorca (44) (s prihliadnutím na to T» u 2) počítanie S 1 - prvá aproximácia cyklickej zložky radu.

Hodnoty S 2 sa získajú spriemerovaním S 1 podľa bodiek. Pretože priemerná hodnota cyklickej zložky za obdobie pre multiplikatívny model by mala byť rovná jednej, potom z S 2, prejdeme k ďalšej aproximácii cyklickej zložky: S 3 =S 2 /S 2 streda, kde S 2 sr - priemer S 2. Hodnoty cyklickej zložky S získané kopírovaním S 3 pre všetky obdobia.

Ďalej vypočítame ďalšiu aproximáciu trendu za predpokladu, že trend je lineárny. Vypočítajme hlučné trendové hodnoty: TE=Y/S(pozri vzorec (41)). Použitím OLS na tieto hodnoty (pomocou funkcie LINEST) získame vzorec pre trend: T(t)=-2,77t+90,57. Pomocou tohto vzorca vypočítame hodnoty trendu a potom - hodnoty náhodnej zložky E(E=Y/(TS)). Absolútna chyba modelu sa vypočíta podľa vzorca: Eabs=Y-TS.

Na obr. 11 sú komponenty rozsahu zobrazené graficky. Všimnite si toho, že absolútna chyba je výrazne menšia ako úrovne sérií a trendov. Navyše náhodný komponent pre takmer všetky hodnoty t je blízko k jednému. Odhady trendovej a cyklickej zložky sú preto celkom prijateľné.

Tabuľka 20.Údaje o zisku spoločnosti

3. Zadanie k samostatnej práci

1. Tabuľka 21 * uvádza údaje o produktivite práce Y pre niektoré podniky od roku 1987 do roku 1996. Získajte rovnice a grafy trendov: lineárne, logaritmické, mocninové, polynomické, exponenciálne. Vyberte z nich trend, ktorý sa najviac zhoduje s pozorovaniami (porovnaním hodnoty R. 2). Pre zvolený trend otestujte hypotézu nezávislosti zvyškov pomocou testu Durbin-Watson (pre n=10 d n = 0,88 d b = 1,32). Prečo testovať túto hypotézu?

2. Tabuľka 22 ** ukazuje priemer r vajcia na vrstvu za každý mesiac v USA od roku 1938 do roku 1940 Požadované:

1) vytvorte graf r(t) a korelogram. Po ich analýze odpovedzte na otázky: obsahuje séria lineárny trend? Obsahuje séria cyklickú zložku? Aké je obdobie cyklickej zložky Tts? Aký model je vhodný na opis série - aditívny alebo multiplikatívny?

2) určte komponenty série.

Tabuľka 22. priemerný evidenčný počet r vajcia na sliepku

3. Tabuľka 23 uvádza úrovne určitej série, čas t merané v štvrtinách. Vykonajte štúdie pre tieto údaje, podobne ako v odseku 2.

Tabuľka 23. hladiny radové

Praktická práca č. 5. Použitie falošného
premenné pri riešení ekonometrických problémov

Teoretická časť

Najprv zvážime niekoľko najjednoduchších predpovedných metód, ktoré neberú do úvahy prítomnosť sezónnosti v časových radoch. Predpokladajme, že časopis RBC obsahuje súhrn cien pomarančov za posledných 12 dní (vrátane dnešných dní) na konci burzy. Na základe týchto údajov musíte predpovedať zajtrajšiu cenu kakaa (tiež na konci burzy). Pozrime sa na niekoľko spôsobov, ako to urobiť.

Ak je posledná (dnešná) hodnota najvýznamnejšia v porovnaní so zvyškom, potom je to najlepšia predpoveď na zajtra.

Možno kvôli rýchlej zmene cien na burze je prvých šesť hodnôt zastaraných a nerelevantných, zatiaľ čo posledných šesť je významných a majú rovnakú hodnotu pre prognózu. Potom ako predpoveď na zajtra môžete vziať priemer posledných šiestich hodnôt.

Ak sú všetky hodnoty významné, ale dnešná 12. hodnota je najdôležitejšia a predchádzajúce 11., 10., 9. atď. sú stále menej významné, mali by ste nájsť vážený priemer všetkých 12 hodnôt. Okrem toho musia byť hmotnostné koeficienty pre tieto posledné hodnoty vyššie ako pre predchádzajúce a súčet všetkých hmotnostných koeficientov sa musí rovnať 1.

Prvá metóda sa nazýva „naivné“ prognózovanie a je celkom očividná. Pozrime sa podrobnejšie na ostatné metódy.

Metóda kĺzavého priemeru

Jeden z predpokladov, ktoré sú základom tejto metódy, je, že ak by boli použité nedávne pozorovania, je možné získať presnejšiu predpoveď do budúcnosti a čím „novšie“ údaje, tým väčšia by mala byť ich predpoveď. Prekvapivo je tento „naivný“ prístup v praxi mimoriadne užitočný. Mnoho leteckých spoločností napríklad používa na vytváranie predpovedí dopytu po leteckej doprave súkromný typ kĺzavého priemeru, ktorý sa zase používa v sofistikovaných mechanizmoch riadenia príjmu a optimalizácie. Takmer všetky softvérové ​​balíky pre správu zásob navyše obsahujú moduly, ktoré vykonávajú predpovede na základe určitého typu kĺzavého priemeru.

Zvážte nasledujúci príklad. Obchodník musí predpovedať dopyt po strojoch, ktoré jeho spoločnosť vyrába. Údaje o objemoch predaja za posledný rok fungovania spoločnosti sú v súbore "ЛР6. Príklad 1. Machines.xls".

Jednoduchý kĺzavý priemer... Pri tejto metóde sa na odhad ďalšej hodnoty časového radu použije priemer pevného počtu N posledných pozorovaní. Napríklad pri predaji obrábacích strojov za prvé tri mesiace v roku dostane manažér hodnotu za apríl podľa nasledujúceho vzorca:

Manažér vypočítal objem predaja na základe jednoduchého kĺzavého priemeru za 3 a 4 mesiace. Je však potrebné určiť, koľko uzlov poskytuje presnejšiu predpoveď. Na posúdenie presnosti predpovedí sa používa priemer absolútnych odchýlok(CAO) a priemer relatívnych chýb, v percentách (SOOP), vypočítané podľa vzorcov (3) a (4).

kde X i –i-th skutočná hodnota premennej v i-th moment of time, and X’ i –i predpovedaná hodnota premennej v i-th moment in time, N is the number of prediction.

Podľa výsledkov získaných na liste „Jednoduché sk. priemer "zošita" ЛР6. Príklad 1. Machines.xls "(pozri obrázok 56), trojmesačný kĺzavý priemer má hodnotu CAO 12,67 ( bunka D16), zatiaľ čo pre 4-mesačný kĺzavý priemer je hodnota CAO 15,59 ( bunka F16). Potom je možné predpokladať, že použitie väčšieho počtu štatistických údajov skôr degraduje, ako zlepšuje presnosť prognózy kĺzavého priemeru.

Obrázok 56. Príklad 1 - Jednoduché výsledky prognóz kĺzavého priemeru

Na grafe (pozri obrázok 57), zostavenom na základe výsledkov pozorovaní a predpovedí s intervalom 3 mesiace, si môžete všimnúť množstvo funkcií spoločných pre všetky aplikácie metódy kĺzavého priemeru.

Obrázok 57. Príklad 1 - Jednoduchý graf krivky pohyblivého priemerného grafu a graf skutočného objemu predaja

Predpovedná hodnota získaná metódou jednoduchého kĺzavého priemeru je vždy menšia ako skutočná hodnota, ak sa počiatočné údaje monotónne zvyšujú, a viac ako skutočná hodnota, ak sa počiatočné údaje monotónne znižujú. Ak teda údaje monotónne rastú alebo klesajú, potom použitie jednoduchého kĺzavého priemeru nemôže poskytnúť presné predpovede. Táto metóda je najlepšia pre údaje s malými náhodnými odchýlkami od nejakej konštantnej alebo pomaly sa meniacej hodnoty.

Hlavná nevýhoda jednoduchej metódy kĺzavého priemeru vyplýva zo skutočnosti, že pri výpočte predpokladanej hodnoty má najnovšie pozorovanie rovnakú váhu (tj. Význam) ako predchádzajúce. Dôvodom je, že hmotnosť všetkých N posledných pozorovaní zúčastňujúcich sa výpočtu kĺzavého priemeru je 1 / N. Rovnaké váženie je v rozpore s intuíciou, že v mnohých prípadoch môžu najnovšie údaje povedať viac o tom, čo sa stane v blízkej budúcnosti, ako tie predchádzajúce.

Vážený kĺzavý priemer... Príspevok rôznych časových bodov je možné vziať do úvahy zadaním hmotnosti pre každú hodnotu indikátora v posuvnom intervale. Výsledkom je metóda váženého kĺzavého priemeru, ktorú je možné matematicky zapísať takto:

kde je hmotnosť, s ktorou sa indikátor používa na výpočet.

Hmotnosť je vždy kladné číslo. V prípade, že sú všetky hmotnosti rovnaké, jednoduchá metóda kĺzavého priemeru degeneruje.

Marketingový pracovník môže teraz použiť metódu váženého kĺzavého priemeru s trojmesačným vážením. Najprv však musíte pochopiť, ako si vybrať váhy. Pomocou nástroja Hľadač riešení môžete určiť optimálne hmotnosti uzlov. Na určenie hmotnosti uzlov pomocou nástroja Hľadač riešení, ktoré by malo minimálne priemerné absolútne odchýlky, postupujte takto:

Vyberte položku Nástroje -> Hľadať riešenie.

V dialógovom okne Hľadať riešenie nastavte cieľovú bunku G16 (pozri list „Hmotnosti“) tak, aby sa minimalizovala.

Zmeňte bunky a zadajte rozsah B1: B3.

Nastavte limity B4 = 1,0; 1: 2 ≥ 0; В1: В3 ≤ 1; B1 ≤ B2 a B2 ≤ B3.

Spustite hľadanie riešenia (zobrazí sa výsledok).

Obrázok 58. Príklad 1 - výsledok hľadania váh hodnôt indikátorov pri použití metódy váženého kĺzavého priemeru

Výsledky ukazujú, že optimálne rozloženie hmotností je také, že všetka hmotnosť je sústredená na najnovšie pozorovanie, pričom priemerná absolútna odchýlka je 7,56 (pozri tiež obrázok 59). Tento výsledok podporuje predpoklad, že neskoršie pozorovania by mali mať väčšiu váhu.

Obrázok 59. Príklad 1 - Vážený graf krivky pohyblivého priemerného prognózy a graf skutočného objemu predaja

Bude schopný nájsť možnosť, ktorá vám umožní vybrať metódu výpočtu. Existujú tri možnosti: SMA (jednoduchý), EMA (exponenciálny) a WMA (vážený). Tento článok je o zvážení vážený kĺzavý priemer.

Čo je podstatou váženého priemeru?

Zatiaľ čo jednoduchý kĺzavý priemer je len aritmetickým priemerom hodnôt pre počet období špecifikovaných obchodníkom v nastaveniach (predvolené je najčastejšie 20 období), vážený priemer berie do úvahy, že hodnoty posledné obdobia (tj. najrelevantnejšie údaje) sú dôležitejšie ako hodnoty prvých. Použitie takého ukazovateľa je vhodné najmä vtedy, ak v súčasnosti existuje zreteľná tendencia k zvýšeniu alebo zníženiu hodnoty majetku na trhu. Vizuálne vzorec na výpočet WMA vyzerá takto:

Je dôležité poznamenať, že do určitej miery je vážený aj exponenciálny priemer (EMA) - zásada zvýšenia hmotnosti indikátora v priebehu času zostáva zachovaná. Výpočet EMA sa však mierne líši:

Vážené kĺzavé priemery sú medzi obchodníkmi obľúbené - považujú sa za oveľa flexibilnejšie. Simple Moving Average je nešikovný nástroj, ktorý sa najčastejšie používa ako súčasť sofistikovanejšieho ukazovateľa.

Ako sa vypočíta vážený kĺzavý priemer?

Na výpočet sa používa nasledujúci vzorec:

Vzorec môže vyzerať skľučujúco, ale je prekvapivo jednoduchý: hodnota P je cena majetku v určitom období, hodnota W je špecifická váha. Ručné vypočítanie váženého priemeru nie je ťažké, čo dokážeme na nasledujúcom príklade:

Je potrebné určiť hodnotu váženého kĺzavého priemeru 6. mája za posledných 5 období.

Nahraďte hodnoty do vzorca:

Je vidieť, že hodnota WMA je vyššia, a to je odrazom výrazného trendu k nárastu hodnôt:

Prirodzene, v skutočnosti sa priemer za päť období neberie do úvahy, pretože takáto analýza poskytuje príliš subjektívny výsledok. Ručné vykonávanie masívnejších výpočtov je problematické a jednoducho trvá dlho, takže môžeme poďakovať počítačom za to, že túto prácu urobili za nás.

Výhody a nevýhody vážených prostriedkov

Výhoda váženého priemeru už bola ukázaná - tento ukazovateľ pružnejšie reaguje na najnovšie trendy v cene majetku. Nevýhody zahŕňajú nasledujúce body:

• Oneskorenie pri vstupe a výstupe z trendu je stále dosť zrejmé, aj keď v menšej miere ako pri použití jednoduchých priemerov. Mimochodom, aby ste sa zbavili tejto nevýhody, odporúča sa použiť exponenciálne ukazovatele EMA, ktoré sú v súčasnosti považované za najdokonalejší model kĺzavého priemeru.

• Vážený priemer sa výrazne zmení, keď sa objaví falošný signál (pretože je to posledný signál, ktorému sa venuje osobitná pozornosť). V tomto ohľade je jednoduchý kĺzavý priemer dokonalejší.

• WMA je pre pozičné obchodovanie neúčinná, pretože vyzerá hladšie kvôli nízkemu hluku na trhu. Je lepšie použiť taký priemer na strednodobé a krátkodobé obchodovanie. Aké nástroje použiť pri obchodovaní vo veľkých časových rámcoch vám tento článok napovie -.

Vážená priemerná obchodná stratégia

Na ilustráciu práce s kĺzavými priemermi je potrebné uviesť príklad jednej zo stratégií založených na tomto ukazovateli - nazvanej „Weighted Taylor“.

Obchodné podmienky sú nasledujúce:

• Je zvolený denný časový rámec - je lepšie, ak je aktívom mena EURUSD. Ak marža vkladu nestačí na obchodovanie v tak veľkých časových rámcoch, nemali by ste to riskovať - ​​mali by ste zmenšiť veľkosť transakcie.

• Nastavte 5 vážených priemerov s periódami 5 (modrá), 15 (oranžová), 30 (žltá), 60 (ružová), 90 (červená). Graf vyzerá takto:

• RSI je nastavené na periódu 5 a dve úrovne (60 a 40).

• MACD je nastavený s nasledujúcimi parametrami: rýchly EMA 5, pomalý EMA 13, jednoduchý SMA. Tiež sú nastavené dve červené úrovne: 0,005 a -0,005.

Celý obrázok vyzerá takto:

Obchodovať musíte takto: v prvom rade si dajte pozor na kĺzavé priemery. Dlhodobo vážené priemery majú hladší vzhľad-spravidla, keď ich prekročia krátkodobé vážené priemery, znamená to začiatok trendu. Z nášho príkladu je zrejmé, že trh je pokojný, modrá (najkratšia) však zmenila smer a má tendenciu byť ružová a červená (najdlhšia), takže obchodník by sa mal mať na pozore.

Ďalej venujme pozornosť indikátoru RSI. Ak je zelená čiara v koridore 40-60, neodporúča sa otvárať pozíciu (náš príklad je len to), pretože tento interval je charakterizovaný veľkou úrovňou trhového hluku a falošných signálov.

Indikátor MACD sa používa na vyhľadávanie vstupných bodov na. Zároveň dávajte pozor na „červený koridor“ - princíp je rovnaký ako v RSI: nedajú sa robiť žiadne obchody... V našom príklade, indikátor linka sa nachádza presne v tomto koridore.

Áno, mali by ste otvoriť pozíciu len vtedy, keď všetky 3 indikátory dávajú rovnaký signál.

Sledujte aktuálne informácie o všetkých dôležitých udalostiach United Traders - prihláste sa na odber našich

.
Kĺzavý priemer patrí do triedy ukazovateľov, ktoré sledujú trend, pomáha určiť začiatok nového trendu a jeho dokončenie, uhlom sklonu možno určiť silu (rýchlosť pohybu), používa sa aj ako základ ( alebo vyhladzovací faktor) vo veľkom množstve ďalších technických ukazovateľov. Niekedy sa označuje ako trendová čiara.

Jednoduchý vzorec kĺzavého priemeru:

Kde Pi - ceny na trhu (zvyčajne sa berú blízke ceny, ale niekedy sa používa otvorená, vysoká, nízka, stredná cena a typická cena).

N - hlavný parameter - dĺžka vyhladzovania alebo obdobie(počet cien zahrnutých vo výpočte pohyblivej ceny). Tento parameter sa niekedy označuje ako kĺzavý priemer objednávky.

Príklad kĺzavého priemeru:
s parametrom 5.

Popis:
Prime je obvyklý aritmetický priemer cien za určité obdobie. je určitým ukazovateľom rovnovážnej ceny (rovnováhy ponuky a dopytu na trhu) za určité obdobie, čím kratší je kĺzavý priemer, tým kratšie obdobie rovnováha trvá. Priemerovanie cien vždy sleduje určitý trhový trend s určitým oneskorením, pričom odfiltruje malé výkyvy. Čím je parameter menší (hovorí sa, že je kratší), tým rýchlejšie detekuje nový trend, ale zároveň robí viac falošných výkyvov a naopak, čím je parameter väčší (hovoria dlho, tým je nový trend pomalší) rozhodnuté, ale prichádza menej falošných výkyvov.

Použitie:
Použitie kĺzavých priemerov dosť jednoduché. Kĺzavé priemery nebudú predpovedať zmeny v trende, ale budú iba signalizovať už vznikajúci trend. Pretože kĺzavé priemery nasledujú ukazovateľ, najlepšie sa používajú v trendových obdobiach, a keď nie sú na trhu, stanú sa úplne neúčinnými. Pred použitím týchto ukazovateľov je preto potrebné vykonať samostatnú analýzu vlastností konkrétneho menového páru. V najjednoduchšej forme poznáme niekoľko spôsobov použitia kĺzavého priemeru.

Je ich 7 základné metódy kĺzavého priemeru:

1. Určenie strany obchodu pomocou kĺzavého priemeru. Ak je to smerované nahor, potom robíte iba nákupy, ak nadol, potom iba predávate. V tomto prípade sú body vstupu a výstupu z trhu určené na základe iných metódy kĺzavého priemeru(aj na základe rýchlejšie sa pohybujúceho).
2. Zvrat smerom nahor s pozitívnym sklonom samotnej ceny sa považuje za signál nákupu, zvrat smerom nadol s negatívnym sklonom samotnej ceny sa považuje za signál predaja.
3. Metóda kĺzavého priemeru, na základe prekročenia ceny sa jeho kĺzavý priemer zhora nadol (s negatívnym sklonom oboch) považuje za signál predaja, pričom cena prekračujúca jeho kĺzavý priemer zdola nahor (s pozitívnym sklonom oboch) je považovaný za signál nákupu.
4. Kríženie dlhého skratu zdola nahor sa považuje za signál nákupu a naopak.
5. Kĺzavé priemery s okrúhlymi bodkami(50, 100, 200) sú niekedy vnímané ako pohyblivé úrovne a odpory.
6. Na základe toho, ktoré kĺzavé priemery sú nasmerované nahor a ktoré nadol, určte, ktoré sú vzostupné a ktoré klesajúce (krátkodobé, strednodobé, dlhodobé).
7. Momenty najväčšej divergencie dvoch priemerov s rôznymi parametrami sa chápu ako signál pre možnú zmenu trendu.

Nevýhody metódy kĺzavého priemeru:

1. Použitím metóda obchodovania na oneskorenie pri vstupe a výstupe je zvyčajne veľmi výrazné, takže vo väčšine prípadov je väčšina pohybu stratená.
2. V a hlavne bokom v podobe píly dáva veľa falošných signálov a vedie k stratám. Obchodníkovi obchodujúcemu na základe jednoduchého kĺzavého priemeru tieto signály zároveň nemôžu chýbať, pretože každý z nich je potenciálnym signálom na vstup do trendu.
3. Po zadaní cenovej kalkulácie sa rozdiel od úrovne trhových cien výrazne zmení. Keď táto cena opustí výpočet kĺzavého priemeru, druhýkrát dôjde k výraznej zmene. A. Elder nazval tento efekt „zlý pes dvakrát šteká“.
4. Jeden z najzávažnejšie nevýhody metódy kĺzavého priemeru„spočíva v tom, že dáva rovnakú váhu novším aj starším cenám, aj keď by bolo logickejšie predpokladať, že nové ceny sú dôležitejšie, pretože odrážajú situáciu na trhu bližšie k súčasnému okamihu.

Poznámka 1: Trh je lepšie schopný použiť kratší kĺzavý priemer, na trhu je lepšie použiť dlhší kĺzavý priemer, pretože dáva menej falošných signálov.

Poznámka 2: má pomerne veľa účinnejších moderných variácií: exponenciálny kĺzavý priemer, vážený kĺzavý priemer, existuje aj niekoľko sérií adaptívne kĺzavé priemery AMA, KAMA, Jurik MA atď.

Varovanie pred rizikom: neodporúčame používať žiadne ukazovatele na skutočných účtoch bez toho, aby ste najskôr vyskúšali ich prácu na demo účte alebo ich vyskúšali ako obchodnú stratégiu. Akýkoľvek, dokonca aj nesprávne použitý nesprávny indikátor, dáva veľa falošných signálov a v dôsledku toho môže v obchodnom procese priniesť značné straty.