Średnie kroczące są ulubionym narzędziem aktywnych handlowców. Jednak gdy rynki się konsolidują, wskaźnik ten prowadzi do licznych transakcji z użyciem piły do drewna, co prowadzi do frustrującej serii małych zwycięstw i strat. Analitycy spędzili dziesięciolecia, próbując poprawić prostą średnią ruchomą., przyglądamy się tym wysiłkom i stwierdzamy, że ich wyszukiwanie doprowadziło do użytecznych narzędzi handlowych. (Aby zapoznać się z czytaniem w tle prostych średnich kroczących, sprawdź Proste średnie kroczące Wyróżnij trendy .)
Plusy i minusy średnich kroczących
Zalety i wady średnich kroczących zostały podsumowane przez Roberta Edwardsa i Johna Magee w pierwszym wydaniu „ Analizy technicznej trendów giełdowych” , kiedy powiedzieli „i to z powrotem w 1941 roku z radością dokonaliśmy tego odkrycia (chociaż wielu innych dokonało tego to wcześniej), że uśredniając dane dla określonej liczby dni… można uzyskać rodzaj zautomatyzowanej linii trendu, która zdecydowanie zinterpretowałaby zmiany trendu… Wydawało się, że to zbyt piękne, aby mogło być prawdziwe. dobrze być szczerym ”.
Ponieważ wady przeważają nad zaletami, Edwards i Magee szybko porzucili marzenie o handlu z domkiem na plaży. Ale 60 lat po tym, jak napisali te słowa, inni nadal szukają prostego narzędzia, które bez wysiłku zapewniłoby bogactwo rynków.
Proste średnie kroczące
Aby obliczyć prostą średnią ruchomą, dodaj ceny dla żądanego okresu i podziel przez liczbę wybranych okresów. Znalezienie pięciodniowej średniej kroczącej wymagałoby zsumowania pięciu ostatnich cen zamknięcia i podzielenia przez pięć.
- Jeśli ostatnie zamknięcie jest powyżej średniej ruchomej, akcje będą uważane za znajdujące się w trendzie wzrostowym. Wzrosty są definiowane przez ceny notowane poniżej średniej ruchomej. (Aby uzyskać więcej informacji, zobacz nasz samouczek średnich kroczących.)
Ta właściwość określająca trendy umożliwia generowanie sygnałów transakcyjnych przez średnie ruchome. W najprostszej aplikacji handlowcy kupują, gdy ceny przekraczają średnią ruchomą, i sprzedają, gdy ceny przekraczają tę linię. Takie podejście gwarantuje, że inwestor znajdzie się po właściwej stronie każdej znaczącej transakcji. Niestety, podczas wygładzania danych średnie kroczące pozostaną w tyle za działaniami rynkowymi, a inwestor prawie zawsze zwróci dużą część swoich zysków nawet przy największych wygranych transakcjach.
Wykładnicze średnie kroczące
Analitycy wydają się lubić ideę średniej ruchomej i spędzili lata próbując zmniejszyć problemy związane z tym opóźnieniem. Jedną z tych innowacji jest wykładnicza średnia ruchoma (EMA). Podejście to przypisuje relatywnie wyższą wagę najnowszym danym, w wyniku czego pozostaje bliżej akcji cenowej niż zwykłej średniej ruchomej. Wzór na obliczenie wykładniczej średniej ruchomej jest następujący:
W pobliżu EMA = (waga × zamknięcie) + ((1 − waga) × EMAy) gdzie: waga = wybrana przez analityka stała wygładzająca
Wspólna wartość ważenia wynosi 0, 181, co jest zbliżone do prostej 20-dniowej prostej ruchomej. Innym jest 0, 10, co stanowi około 10-dniową średnią ruchomą.
Chociaż zmniejsza to opóźnienie, wykładnicza średnia ruchoma nie rozwiązuje innego problemu z ruchomymi średnimi, a mianowicie, że ich zastosowanie do sygnałów transakcyjnych doprowadzi do dużej liczby przegranych transakcji. W nowych koncepcjach technicznych systemów transakcyjnych Welles Wilder szacuje, że rynki wykazują tendencję tylko w ćwiartce czasu. Aż do 75% działań handlowych ogranicza się do wąskich zakresów, gdy sygnały ruchomej średniej kupna i sprzedaży będą wielokrotnie generowane, gdy ceny gwałtownie wzrosną powyżej i poniżej średniej ruchomej. Aby rozwiązać ten problem, kilku analityków zasugerowało zmianę współczynnika ważenia obliczeń EMA. (Aby uzyskać więcej informacji, zobacz W jaki sposób wykorzystywane są średnie kroczące w handlu? )
Dostosowanie średnich kroczących do działań rynkowych
Jednym ze sposobów zaradzenia wadom średnich kroczących jest pomnożenie współczynnika ważenia przez współczynnik zmienności. Oznaczałoby to, że średnia ruchoma byłaby dalsza od obecnej ceny na niestabilnych rynkach. Umożliwiłoby to zwycięzcom bieganie. Gdy trend dobiega końca, a ceny się konsolidują, średnia ruchoma zbliżyłaby się do bieżącej akcji rynkowej i teoretycznie pozwoliłaby traderowi zachować większość zysków zarejestrowanych podczas trendu. W praktyce współczynnik zmienności może być wskaźnikiem, takim jak szerokość Bollinger Band®, która mierzy odległość między dobrze znanymi Bollinger Bands®. (Aby uzyskać więcej informacji na temat tego wskaźnika, zobacz Podstawy zespołów Bollinger® .)
Perry Kaufman zasugerował zastąpienie zmiennej „waga” we wzorze EMA stałą stałą opartą na współczynniku wydajności (ER) w swojej książce, New Trading Systems and Methods . Ten wskaźnik służy do pomiaru siły trendu, zdefiniowanej w zakresie od -1, 0 do +1, 0. Oblicza się go za pomocą prostej formuły:
W pobliżu ER = suma bezwzględnych zmian cen dla każdej zmiany ceny bartotal dla okresu, w którym:
Rozważ akcje, które mają pięciopunktowy zasięg każdego dnia, a na koniec pięciu dni zyskały w sumie 15 punktów. Spowodowałoby to ER o wartości 0, 67 (ruch 15 punktów w górę podzielony przez całkowity zakres 25 punktów). Gdyby zapasy spadły o 15 punktów, wskaźnik wyniósłby -0, 67. (Aby uzyskać więcej porad handlowych od Perry'ego Kaufmana, przeczytaj Losing To Win , który przedstawia strategie radzenia sobie ze stratami handlowymi).
Zasada wydajności trendu opiera się na tym, ile ruchu kierunkowego (lub trendu) otrzymujesz na jednostkę ruchu cenowego w określonym przedziale czasu. ER równy +1, 0 wskazuje, że akcje są w doskonałej tendencji wzrostowej; -1.0 oznacza idealny trend spadkowy. W praktyce skrajności są rzadko osiągane.
Aby zastosować ten wskaźnik do znalezienia adaptacyjnej średniej ruchomej (AMA), inwestorzy będą musieli obliczyć wagę za pomocą następującej, raczej złożonej formuły:
W pobliżu C = 2 gdzie: SCF = stała wykładnicza dla najszybszego dopuszczalnego EMA (zwykle 2) SCS = stała wykładnicza dla najwolniejszego dopuszczalnego EMA (często 30)
Wartość C jest następnie używana we wzorze EMA zamiast prostszej zmiennej wagi. Chociaż trudna do obliczenia ręcznie, adaptacyjna średnia ruchoma jest zawarta jako opcja w prawie wszystkich pakietach oprogramowania handlowego. (Aby uzyskać więcej informacji na temat EMA, zapoznaj się z tematem Eksperymentalnie ważona średnia ruchoma .)
Przykłady prostej średniej ruchomej (czerwona linia), wykładniczej średniej ruchomej (niebieska linia) i adaptacyjnej średniej ruchomej (zielona linia) pokazano na rycinie 1.
Ryc. 1: AMA ma kolor zielony i pokazuje największy stopień spłaszczenia w działaniu ograniczonym zasięgiem widocznym po prawej stronie tego wykresu. W większości przypadków wykładnicza średnia ruchoma, pokazana jako niebieska linia, jest najbliższa akcji cenowej. Prosta średnia ruchoma jest pokazana jako czerwona linia.
Trzy średnie ruchome pokazane na rysunku są podatne na transakcje biczami w różnych momentach. Wada dotychczasowych średnich kroczących była jak dotąd niemożliwa do wyeliminowania.
Wniosek
Robert Colby przetestował setki narzędzi analizy technicznej w Encyklopedii technicznych wskaźników rynku . Doszedł do wniosku: „Chociaż adaptacyjna średnia ruchoma jest interesującym nowszym pomysłem o znacznej atrakcyjności intelektualnej, nasze wstępne testy nie wykazują żadnej praktycznej korzyści z tej bardziej złożonej metody wygładzania trendów”. Nie oznacza to, że inwestorzy powinni zignorować ten pomysł. AMA można połączyć z innymi wskaźnikami w celu opracowania rentownego systemu handlowego. (Aby uzyskać więcej informacji na ten temat, zapoznaj się z sekcją Odkrywanie kanałów Keltnera i oscylatora Chaikin ).
ER może być stosowany jako samodzielny wskaźnik trendu w celu wykrycia najbardziej zyskownych okazji handlowych. Jako jeden przykład, wskaźniki powyżej 0, 30 wskazują na silne wzrosty i reprezentują potencjalne zakupy. Alternatywnie, ponieważ zmienność zmienia się cyklicznie, zapasy o najniższym współczynniku wydajności można postrzegać jako możliwości przebicia.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podstawy ważonych średnich kroczących .